Socioeconomic inequality in catastrophic healthcare expenditures in Western Iran
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Financial protection of households against catastrophic healthcare expenditure (CHE) is defined as one of the main goals in health systems. The purpose of this paper is to measure and decompose socioeconomic inequality in CHE among households in Kermanshah province, Western of Iran. Design/methodology/approach This cross-sectional study was carried out among 1,188 households in 2017. Data were extracted from the Household Income and Expenditure Survey which is conducted by the Statistical Center of Iran. The CHE is defined as household healthcare expenditure greater than or equal to the 40 percent of household’s “capacity to pay.” The concentration curve and the Wagstaff ( W ) and Erreygers ( E ) indexes were used to illustrate and measure the extent of socioeconomic inequality in CHE. In addition, the authors decomposed the W and E indexes to identify the main determinants of socioeconomic inequality in CHE. Findings The results indicated that the prevalence of CHE among households was 4.12 percent (95% confidence interval (CI): 3.13 to 5.42 percent). The estimated value of the W and E indexes were −0.2849 (95% CI: −0.4493 to −0.1205) and −0.0451 (95% CI: −0.0712 to −0.0190), respectively; suggesting the concentration of CHE prevalence among the poor households. Decomposition analyses indicated socioeconomic status as the most important factor contributing to the concentration of CHE among the poor. In contrast, health insurance coverage was found to increase the concentration of CHE among the rich in Iran. Originality/value The current study demonstrated a higher concentration of CHE among the poor households in Kermanshah province. These results call for the government’s efforts to reduce healthcare expenditure among socioeconomically disadvantaged populations. Further studies are required to understand the mechanisms through which health insurance coverage increased the probability of CHE among rich in Kermanshah province.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».