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Enregistrement W3020853448 · doi:10.1186/s12913-020-05252-z

Inequality of opportunity in healthcare expenditures: evidence from China

2020· article· en· W3020853448 sur OpenAlexaff
Yuyang Zhang, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésNursing researchHealth administrationHealth informaticsMedicinePublic healthChinaHealth careInequalityHealth economicsHealth services researchHealthcare policyEnvironmental healthHealth policyNursingHealth care reformEconomic growthEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The theory of equality of opportunity attributes total inequality to effort levels and circumstance factors. Inequality attributable to circumstance is defined as inequality of opportunity (IOp), namely inequity. Many studies have been pursued in this area but few concerning health care, especially in China. Despite Chinese health system reforms, healthcare inequity remains. This study explores the extent and sources of IOp in outpatient and inpatient expenditures in China. METHODS: We used three waves (2011, 2013 and 2015) of data from the China Health and Retirement Longitudinal Study that offer a nationally representative sample of Chinese residents aged 45 and older. Based on a pooled regression model, we estimated the contribution of circumstance factors to the inequality in outpatient and inpatient expenditures by defining a counterfactual distribution. The "circumstance-free effort" was introduced to deal with the correlation between circumstance and effort. RESULTS: We report a decline in inequity from 2011 to 2015, and the IOp ratio to total inequality in outpatient and inpatient expenditures decreased 9.4% (from 28.6 to 25.9%) and 3.3% (from 49.1 to 47.5%), respectively. Social background, medical supply-side factors, including the type of basic medical insurance, region and community medical resources were important sources of IOp in outpatient and inpatient expenditures. CONCLUSIONS: These findings provide information on which to base policies designed to reduce inequity in healthcare expenditures. It is necessary to transfer more subsidies to the New Co-operative Medical System, and to address the uneven regional distribution of medical resources. Additionally, increasing access to quality primary community clinics may be a pro-poor policy to alleviate inequity in the use of outpatient care. Compared to outpatient services, policies protecting vulnerable populations need to pay more attention to the financing and design of inpatient services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,309
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,125 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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