Challenges of Implementing Tertiary Institution Social Health Insurance Programme: Empirical Evidence From Southwest Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Managed care is still prematurely implemented in tertiary institutions in Nigeria. This study then examined the challenges of implementing Tertiary Institution Social Health Insurance Programme (TISHIP) in federal universities in southwest Nigeria between 2005 and 2019. Primary and secondary data were used for this study, while University of Ibadan (U.I.) and Obafemi Awolowo University (O.A.U.) were purposively selected from the study population. The study concluded that the following challenges confront the implementation of TISHIP in southwest Nigeria, and these include: irregular feedback in the implementation of TISHIP (RII=3.52), failure to educate students about the benefits of implementing TISHIP (RII=3.50), lack of public advocacy to generate support for the objectives of TISHIP (RII=3.45), lack of transparency in the collection and remmitance of the sickness fund (RII=3.01), and poorly constituted TISHIP management committee. The recommendations of the study suggest a robust funding for implementing TISHIP to enhance the capacity of the Scheme to provide accessible and affordable health care services for students of federal universities in southwest Nigeria.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».