Catastrophic health expenditure in sub-Saharan Africa: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To estimate the incidence of, and trends in, catastrophic health expenditure in sub-Saharan Africa. Methods: We systematically reviewed the scientific and grey literature to identify population-based studies on catastrophic health expenditure in sub-Saharan Africa published between 2000 and 2021. We performed a meta-analysis using two definitions of catastrophic health expenditure: 10% of total household expenditure and 40% of household non-food expenditure. The results of individual studies were pooled by pairwise meta-analysis using the random-effects model. Findings: = 99.8%) for a threshold of 40% of household non-food expenditure. Countries in central and southern sub-Saharan Africa had the highest and lowest incidence, respectively. A trend analysis found that, after initially declining in the 2000s, the incidence of catastrophic health expenditure in sub-Saharan Africa increased between 2010 and 2020. The incidence among people affected by specific diseases, such as noncommunicable diseases, HIV/AIDS and tuberculosis, was generally higher. Conclusion: Although data on catastrophic health expenditure for some countries were sparse, the data available suggest that a non-negligible share of households in sub-Saharan Africa experienced catastrophic expenditure when accessing health-care services. Stronger financial protection measures are needed.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».