Household Expenditures And Direct Medical Costs Among Older Adults In Ghana: Evidence From WHO-SAGE Wave 2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The Ghanaian population aged 60 years and older will almost double to reach 14% of the total population by 2050. Ascertaining the pattern of health expenditures among this growing population group is important to inform policy makers about the targets for financial risk protection as part of achieving Universal Health Coverage (UHC) by 2030. This study aimed to estimate household expenditures among older adults and determine their direct medical costs. Methods : The World Health Organization's Study on global AGEing and adult health (SAGE) Wave 2 was conducted in China, Ghana, India, Mexico, Russian Federation, and South Africa between 2014 and 2015, as a follow-up to Wave 0 in 2003 to 2004 and Wave 1 in 2007 to 2010. Survey questions explored sources of income and total directhousehold expenditures in the year preceding the interview. SAGE Ghana was implemented using face-to-face interviews in a nationally representative sample of persons aged 50+ years with a comparison sample of younger adults aged 18–49 years. Findings : Analyses included a total of 4,735 participants, with 1,948 (43.8%) males and 2,787 (56.2%) females, with a mean age of 57.6 (±16.7). The average annual household expenditure was US$ 2,458 (±7,374). Older adults had higher expenditure levels at US$ 2,501 (±8,307), as compared to younger adults, US$ 2,309 (±3,056). Direct health-related and food costs accounted for 10% and 35% respectively of the total household expenditure . The prevalence of catastrophic health expenditure in households of older adults in Ghana was 7.5% (95% CI 6.0% - 9.3%). Conclusion: These updated estimates on household expenditure among older adults provide needed evidence to support the inclusion of social protection mechanisms in the national ageing agenda. The National Health Insurance reduced the burden of direct health expenditure for households with older adults.
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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 | 0,034 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».