Assessing and coping with the financial burden of computed tomography utilization in Limbe, Cameroon: a sequential explanatory mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been a significant increase in computed tomography (CT) utilization over the past two decades with the major challenges being a high exposure to ionizing radiation and rising cost. In this study we assess the risk of financial hardship after CT utilization and elaborate on how users adapt and cope in a sub-Saharan context with user fee for services and no national health insurance policy. METHODS: We carried out a sequential explanatory mixed methods study with a quantitative hospital-based survey of CT users followed by in-depth interviews of some purposively selected participants who reported risk of financial hardship after CT utilization. Data was summarized using frequencies, percentages and 95% confidence intervals. Logistic regression was used in multivariable analysis to determine predictors of risk of financial hardship. Identified themes from in-depth interviews were categorized. Quantitative and qualitative findings were integrated. RESULTS: A total of 372 participants were surveyed with a male to female sex ratio of 1:1.2. The mean age (standard deviation) was 52(17) years. CT scans of the head and facial bones accounted for 63% (95%CI: 59-68%) and the top three indications were suspected stroke (27% [95%CI: 22-32%]), trauma (14% [95%CI: 10-18%]) and persistent headaches (14% [95%CI: 10-18%]). Seventy-two percent (95%CI: 67-76%) of the respondents reported being at risk of financial hardship after CT utilization and predictors in the multivariable analysis were a low socioeconomic status (aOR: 0.19 [95%CI: 0.10-0.38]; p < 0.001), being unemployed or retired (aOR: 11.75 [95%CI: 2.59-53.18]; p = 0.001) and not having any form of health insurance (aOR: 3.59 [95%CI: 1.31-9.85]; p = 0.013). Coping strategies included getting financial support from family and friends, borrowing money and obtaining discounts from the hospital administration and staff. CONCLUSION: No health insurance ownership, being unemployed or retired and a low socioeconomic status are associated with financial hardship after CT utilization. Diverse coping strategies are utilized to lessen the financial burden, some with negative consequences. Minimizing out-of-pocket payments and/or the direct cost of CT can reduce this financial burden and improve CT access.
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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 | 0,002 | 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 ».