Missing Middle: Extending Health Insurance Coverage in India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In India’s stride towards achieving its goal of Universal Health Coverage, an important and sometimes neglected aspect is that of health insurance. The pandemic has served to highlight the state of healthcare infrastructure along with the impact of government spending on the healthcare sector. However, in the current Union Health Budget (2022-23) there has been only a marginal increase of 0.2 percent over the revised estimates of 2021-22 which clearly indicates that the financial protection extended by the government does not amount too much. Consequently, the public is directed towards the private sector which results in high out-of-pocket expenditures. Though the government schemes include insurance coverage for the ultra-poor, and there is a portion of the population that is covered by private and voluntary insurance, that leaves 30% of the population devoid of any insurance. They have been referred to as the “missing middle.” This paper looks at the health insurance landscape of countries like the USA, China, and Canada. We also look at the data regarding coverage of different schemes and took inputs from hospitals and private insurance providers to gain a perspective on how health insurance coverage in India can be expanded and be made more inclusive. Factors determining demand and supply are analyzed. We recommend that both the private and public sectors need to collaborate to achieve this outcome. Keywords: Universal Health Coverage, Missing Middle, Health Insurance, Employee State Insurance Corporation (ESIC), Private Health Insurance, Pradhan Mantri Jan Arogya Yojna (PMJAY).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».