How Different Motivations for Making Informal Out‐Of‐Pocket Payments Vary in Their Influence on Users’ Satisfaction with Healthcare, Local and National Government, and Satisfaction with Life?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The dominant view in the literature is that informal payments in healthcare universally are a negative phenomenon. By contrast, we theorize that the motivation healthcare users for making informal payments (IP) can be classified into three categories: (1) a cultural norm, (2) "grease the wheels" payments if users offered to pay to get better services, and (3) "sand the wheels" payments if users were asked to pay by healthcare personnel or felt that payments were expected. We further hypothesize that these three categories of payments are differently associated with a user's outcomes, namely, satisfaction with healthcare, local and national government, satisfaction with life, and satisfaction with life of children in the future. METHODS: We used microdata from the 2016 Life-in-Transition survey. Multivariate regression analysis is used to quantify relationships between these categories of payments and users' outcomes. RESULTS: Payments that are the result of cultural norms are associated with better outcomes. On the contrary, "sand the wheel" payments are associated with worse outcomes. We find no association between making "grease the wheels" payments and outcomes. CONCLUSIONS: This is the first paper which evaluates association between three different categories of informal payments with a wide range of users' outcomes on a diverse sample of countries. Focusing on informal payments in general, rather than explicitly examining specific motivations, obscures the true outcomes of making IP. It is important to distinguish between three different motivations for informal payment, namely, cultural norms, "grease the wheels," and "sand the wheels" since they have varying associations with user outcomes. From a policy making standpoint, variation in the links between different motivations for making IP and measures of satisfaction suggest that decision-makers should put their primary focus on situations where IP are explicitly asked for or are implied by the situation and that they should differentiate this from cases of gratitude payments. If such measures are not implemented, then policy makers may unintentionally ban the behaviour that is linked with increased satisfaction with healthcare, government, and life (i.e., paying gratitude).
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».