National Health Insurance Deficit in Indonesia: Identification of Causes and Solutions for Resolution
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Since it was implemented in 2014, National Health Insurance Program (JKN) in Indonesia experienced a financial deficit. JKN recorded a deficit of 9.7 trillion, 9.75 trillion and 10.98 trillion rupiah from 2016-2018, respectively. The deficit is estimated to still continue in the upcoming years. Systemic solutions are needed to bring JKN improvement in the future. METHODS: Data was collected from June to December 2019 by in-depth interviews with selected informants and literature review, which later was analyzed by content and with data triangulation. RESULT: The results of in-depth interviews and a review of some of the literature shows that there are four main factors that causes JKN deficit, which are capitation payment system to provider, the alleged fraud, lag of backed-referral system, and catastrophic disease. CONCLUSION: This study provides a solution to the handling of JKN deficits in the short and long term in accordance with problems in terms of funding and JKN expenditure. The solution can be an alternative policy that can be implemented by the Government of Indonesia to deal with the JKN deficit.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 | 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 ».