Determinants of health insurance ownership in Jordan: a cross-sectional study of population and family health survey 2017–2018
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: With about one-third of the population living below the poverty line, Jordan faces major healthcare, social and national development issues. Low insurance coverage among the poor and high out-of-pocket expenditure worsens the financial insecurity especially for the marginalised population. The Government of Jordan aims to achieve universal coverage of health insurance-a bold plan that requires research evidence for successful implementation. In this study, we aimed to assess the proportion of the population covered by any health insurance, and the determinants owing a health insurance. DESIGN: A population-based prospective cohort study. SETTING: Jordan. METHODS: Data for this study were derived from the Jordan Population and Family Health Survey, which was implemented by the Department of Statistics from early October 2017 to January 2018. Sample characteristics were described as percentages with 95% CIs. Binary logistic regression models were used to estimate OR of health insurance ownership. Parsimonious model was employed to assess the sex and geographical differences. RESULTS: Data revealed that in 2017-2018, 73.13% of the 12 992 men and women had health insurance. There was no indication of age of sex difference in health insurance ownership; however, marital status and socioeconomic factors such as wealth and education as well as internet access and geographical location appeared to be the important predictors of non-use of health insurance. The associations differed by sex and urbanicity for certain variables. Addressing these inequities may help achieve universal coverage in health insurance ownership in the population. CONCLUSIONS: More than one-quarter of the population in Jordan were not insured. Efforts to decrease disparities in insurance coverage should focus on minimising socioeconomic and geographical disparities to promote equity in terms of healthcare services.
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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 | 0,007 | 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 ».