Availability Does Not Mean Utilisation: Analysis of a Large Micro Health Insurance Programme in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, several Micro Health Insurance (MHI) schemes have been initiated in low- and middle-income countries (LMIC) to meet the universal health coverage targets. Evidence on the utilization of these MHI schemes is scarce. Field experiences and lesson learning is crucial to effectively increase access to health care and offer protection against catastrophic health expenditure to the poorest population through the MHI schemes. This paper analyzes community utilization and factors affecting utilization of an MHI provided to the poorest rural households in eight districts of Sindh province of Pakistan. This initiative is part of a larger pro-poor European Union (EU) funded Sindh Union Council and Community Economic Strengthening Support (SUCCESS) Programme implemented by the Rural Support Programs (RSPs). The analysis draws on insurance utilization records and an internal assessment report by the RSPs Network (RSPN). The analysis provides qualitative experiences of the community, empanelled health care providers, the insurance agency and frontline management staff. Our analysis revealed that the overall utilization was very low (0.42%) and the highest number of cases treated at the hospital were of women utilizing obstetric and gynaecology related care. The scheme was noted to prevent catastrophic health expenditure in households that were able to successfully utilize the scheme. Key factors affecting utilization were identified to be around i) awareness creation, ii) distance to empanelled hospitals, and iii) access issues at the health facility level. We aim to add to the knowledge base around MHI for policy makers to design and implement more informed initiatives in the future.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».