Mutuelles de santé à Bukavu en République Démocratique du Congo: facteurs favorables à l’utilisation des services de santé par des adhérents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study highlights the determinants of the use of health services by adherents to the three mutual health insurances in the town of Bukavu in the Democratic Republic of the Congo. METHODS: We conducted a descriptive cross-sectional study, based on a perception survey among users of healthcare services affiliated to the mutual health insurances in the Bukavu health zones. The encoding and statistical analysis were carried out using the Epi INFO version 2010 software. RESULTS: The main determinants of the use of healthcare services by adherents to the mutual health insurances are: the member's place of residence, the level of education of the head of household, the previous experience of care in the healthcare structure partner of the mutual health insurances, the reputation of the structure partner of the mutual health insurances and the ability of households to pay the user fee. CONCLUSION: This study highlights that, beyond the financial barrier, the implementation of a mutual health organisation should promote a better regulation of the user fee and a good quality of care to meet the care needs of members. The factors emerging from the study as a major determinant of the use of health services by adherents to a mutual health insurance are often not taken into account in the implementation of mutual health insurance in contexts similar to those of Bukavu.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».