The effect of a community-based health insurance on the out-of-pocket payments for utilizing medically trained providers in Bangladesh
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to estimate the effect of the community-based health insurance (CBHI) scheme on the magnitude of out-of-pocket (OOP) payments for the healthcare of the informal workers and their dependents. The CBHI scheme was piloted through a cooperative of informal workers, which covered seven unions in Chandpur Sadar Upazila, Bangladesh. METHODS: A quasi-experimental study was conducted using a case-comparison design. In total 1292 (646 insured and 646 uninsured) households were surveyed. Propensity score matching was done to minimize the observed baseline differences in the characteristics between the insured and uninsured groups. A two-part regression model was applied using both the probability of OOP spending and magnitude of such spending for healthcare in assessing the association with enrolment status in the CBHI scheme while controlling for other covariates. RESULTS: The OOP payment was 6.4% (p < 0.001) lower for medically trained provider (MTP) utilization among the insured compared with the uninsured. However, no significant difference was found in the OOP payments for healthcare utilization from all kind of providers, including the non-trained ones. CONCLUSIONS: The CBHI scheme could reduce OOP payments while providing better quality healthcare through the increased use of MTPs, which consequently could push the country towards universal health coverage.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle