Predictors of risk of financial hardship and coping with computed tomography utilization in Limbe, Cameroon: a sequential explanatory mixed-methods study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Computed tomography (CT) is still fairly expensive in Cameroon and is mainly accessed through out-of-pocket (OOP) payments. Its introduction to peripheral health facilities in communities where many live below the poverty line and do not have financial risk protection is a laudable effort though current price listings suggest a mismatch with the purchasing power of potential users. Risk of financial hardship after CT use is an expected reality and we sought to determine predisposing factors and elaborate on how users adapt and cope. Methods We carried out a sequential explanatory mixed methods study with a quantitative hospital-based survey of CT users followed by an in-depth interview of some purposively selected participants who reported risk of financial hardship after CT use. 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. Themes emerging from the in-depth interviews were categorized. Quantitative and qualitative data 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 with blurred vision (14% [95%CI: 10%-18%]). Seventy-two percent (95%CI: 67%-76%) of respondents declared being at risk of financial hardship after CT use and predictors in the multivariable analysis were low socioeconomic status (aOR: 0.19 [95%CI: 0.10-0.38]; p<0.001) and not having any form of financial risk protection (aOR: 3.59 [95%CI: 1.31-9.85]; p=0.013). Coping strategies included relying on family members and friends for financial assistance, lobbying hospital administration, social services and healthcare staff for a reduction of the direct cost, and borrowing of money. Conclusion The risk of financial hardship is a real threat to CT utilization and some users resort to different practices to minimize the burden of OOP payments. Opportunities to improve CT affordability should be enhanced to reduce this burden and the negative consequences of the coping strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».