Factors that affect social health insurance enrollment and retention of the informal sector in the Philippines: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background. The primary goal of providing social protection to informal sector workers is to guarantee a minimum level of income and dignity that allows for better protection against income shocks and other vulnerabilities. With the passage of the Universal Health Care Act in the Philippines, the determination of factors affecting enrollment and retention into social health insurance among informal sector workers in the Philippines is crucial to design appropriate policies and programs fit to their needs. Methods. This study aimed to identify factors that affect social health insurance enrollment and retention of the informal sector in the Philippines through qualitative research methods of face-to-face, semi-structured focus group discussion and key informant interviews. Results. The analysis identified five broad themes that affect informal sector enrollment and retention in social health insurance: 1) overlaps in categorization, 2) insufficient or inappropriate social health insurance initiatives for the informal sector, 3) awareness and understanding of social health insurance, 4) supply side factors, and 5) convenience and amount of premium payment. Conclusion. Informal workers are individuals who are not covered by protective labor laws and tend to not belong or contribute to a national health insurance scheme. In the case of the Philippines, the diversity of informal work and dynamic nature of the sector works against an ideal one-size-fits-all solution to increasing informal sector enrollment and retention to social health insurance.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».