An empirical evaluation of the performance of financial protection indicators for UHC monitoring: Evidence from Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Achieving Universal Health Coverage (UHC) has been recognized as one of the Sustainable Development Goals (SDGs) and includes both ensuring access to health services and providing financial protection (FP) against using these services. Currently, progress towards achieving the FP component of UHC is assessed using the catastrophic health expenditure budget share indicator, which estimates the proportion of the population with health expenditures exceeding 10% of total income or consumption. Other indicators exist, however, and are widely used in the literature, yet few studies have compared the usefulness of these indicators for UHC monitoring. Using panel data from Burkina Faso, this paper seeks to evaluate the performance of common FP indicators based on three properties: (1) their ability to identify those most at risk of financial hardship (i.e. the poor), (2) their ability to detect households with health shocks, and (3) their sensitivity to seasonal variation. Our results indicate that, while some indicators perform better in certain conditions than others, none are without limitation. Indeed, despite being the best able to differentiate households who have experienced a health shock, the official SDG indicator performs the worst at identifying the poorest group of the population and is the most sensitive to seasonal variation. As such, more research is needed in order to improve the measurement of FP such that progress towards achieving UHC can be accurately monitored.
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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 | 0,019 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».