Out-of-Pocket expenditures associated with Congenital Zika Syndrome in Brazil: an analysis of household health spending
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The study aims to estimate out-of-pocket household expenditures associated with the diagnosis and follow-up treatment of Congenital Zika Syndrome (CZS) in children affected during the 2015-2016 epidemic in Brazil. Methods Ninety-six interviews were held in the cities of Fortaleza and Rio de Janeiro in a convenience sample, using a questionnaire on sociodemographic characteristics and private household expenditures associated with the syndrome, which also allowed estimating catastrophic expenditures resulting from care for CZS. Results Most of the mothers interviewed in the study were brown, under 34 years of age, unemployed, and reported a monthly family income of two minimum wages or less. Spending on medicines accounted for 77.6% of the out-of-pocket medical expenditures, while transportation and food were the main components of nonmedical expenditures, accounting for 79% of this total. The mean annual out-of-pocket expenditures by households was equivalent to almost a quarter of the annual minimum wage. Conclusions The affected households were largely low-income and suffered catastrophic expenditures due to the disease. Public policies should consider the financial and healthcare needs of these families to ensure adequate support for individuals affected by CZS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».