Health insurance coverage and its impact on out-of-pocket expenditures at a public sector hospital in Kerala, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health insurance coverage ensures protection from catastrophic health-care expenditure, especially to the underprivileged sections of society. Health insurance schemes such as Ayushman Bharat are coming up in addition to the existing schemes such as Rashtriya Swasthya Bima Yojana in India. The objectives are to find the health insurance coverage and its impact on out-of-pocket (OOP) expenditure for public sector tertiary health-care hospitalization. Methods: A cross-sectional study was conducted at a tertiary care hospital in Kerala. Insurance coverage was assessed among patients seeking inpatient care in various medical and surgical departments. OOP expenses incurred for those receiving and not receiving insurance coverage were compared. In addition, factors influencing enrolment and availing of insurance schemes were determined. Results: The coverage of health insurance was found to be 74%. Awareness campaigns and activities of local self-government (LSG) departments were the important reasons for enrolment and availing, respectively. Significantly lower OOP expenditures occurred in insured persons with regard to expenses incurred for treatment procedures ( P = 0.019), investigations ( P = 0.004), and medicines ( P = 0.001). Among the enrolled patients, 45% expressed dissatisfaction regarding available services. Conclusion: A quarter of patients still remain out of insurance coverage. All patients are incurring OOP expenditures, though the insured patients have significantly lower OOP expenses. The role of primary care providers and LSG is pivotal in creating awareness and ensuring enrolment. Availing services depend on the availability of resources at the respective institution. Improvements in enrolment and use of health insurance should ultimately result in improved patient satisfaction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».