No UHC without medicines: out-of-pocket payments for non-communicable diseases in 18 countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In 2014 the United Nations agreed on a goal to reduce premature mortality from NCDs by improving financial risk protection. We are far from achieving this: households with NCDs are at an increased risk of catastrophic health spending and impoverishment, particularly in lower middle- and low-income countries. There is a need to better understand the drivers of health spending among households with NCDs, to inform interventions aimed at achieving universal health coverage. Methods Using data from the Prospective Urban and Rural Epidemiology Study, we analyse out-of-pocket expenditure (OOP) among households with NCDs (cancer, cardiovascular disease, hypertension, diabetes, respiratory disease or kidney disease) in 18 countries: Canada, Sweden, Brazil, Chile, Malaysia, Poland, South Africa, Turkey, China, the Philippines, Colombia, Iran, the Occupied Palestinian Territory (OPT), Bangladesh, India, Pakistan, Zimbabwe and Tanzania. Results The leading driver of OOP on health care in almost all countries included is medicine. For example, the monthly OOP on medicines among NCD households in Iran, where roughly 18% of NCD households experience catastrophic spending, is USD 13.50, representing 36% of OOP on health. In Brazil this figure is USD 25.85, representing 46% of OOP on health. A large proportion of OOP is also made up by consultation fees, particularly in Sub-Saharan African countries. In Poland, 63% of OOP on health is spent on alternative medicine consultation fees. Conclusions Our findings echo the message shared by the Director General of the World Health Organization in 2018, that there is “no Universal Health Coverage without access to quality medicines”. Medicine costs impose a significant economic burden on NCD households in countries at all levels of development, highlighting the need to include essential medicines for NCDs in universal health coverage benefit packages. Key messages To achieve the goal of improved financial risk protection for NCDs we need to understand drivers of out-of-pocket spending among households with NCDs. Medicines are by far the largest driver of OOP in countries at all levels of development and require urgent attention to ensure universal health coverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».