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Enregistrement W2942482445

Free health care for the poor: a good way to achieve universal health coverage? Evidence from Morocco

2018· preprint· en· W2942482445 sur OpenAlexaboutno aff
Raphaël Cottin

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careQuarter (Canadian coin)BusinessPopulationHealth policyUser feePublic economicsQuality (philosophy)Economic growthDemographic economicsEconomicsEnvironmental healthMedicinePolitical scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policies and programs aimed at giving access to health care free of charge for some segments of the population are increasingly being put in place by low- and middle income countries, going against the Washington-consensus era recommendation to impose user fees on public health care to insure a better quality of service. Yet, such policies may not be suited for middle-income countries, where user fees are not necessarily be the biggest barriers to health care. We study a nationwide example of such a policy with the generalization of the Medical Assistance Regime or RAMED in the Kingdom of Morocco, a policy aiming at giving free access to hospital care to the poorest quarter of the population. Using nationally representative panel data collected before, during and after the extension of the policy, we show that the removal of user fees did have a positive impact on access to health care, but that this impact comes mostly from poorer, rural households. We also study the impact on health expenditures, and find that it has not led to a decrease of the financial burden, except for the subset of urban households that have recurring health expenditures. Overall, our result show that in a middle income country , user fees, even modest, seem to significantly deter healthcare usage for the rural part of the population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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