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Enregistrement W4292547910 · doi:10.21109/kesmas.v17isp1.6056

Does It Still Show a Deficit? Arguing Post-COVID-19 Health Financing System in Bogor, Indonesia

2022· article· en· W4292547910 sur OpenAlexaboutno aff
Meita Veruswati, Al Asyary, Rony Darmawansyah Alnur, La Ode Hasnuddin S. Sagala, Guspianto Guspianto, Maria Holly Herawati

Notice bibliographique

RevueKesmas National Public Health Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndonesianQuarter (Canadian coin)Government (linguistics)PandemicHealth careNational health insuranceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Descriptive statisticsBusinessMedicineEconomic growthGeographyEconomicsEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before the COVID-19 pandemic, the Bogor City Government regulated to cover the health financing claim during the Indonesian National Health Insurance (NHI) integration period due to the lower amount of health care claim per episode in regional hospitals compared to ones that NHI paid. This study aimed to address post-COVID-19 health financing at two hospitals in Bogor City, West Java Province, Indonesia. Descriptive analysis using the aggregate statistical summaries was taken to explore the medical care episodes of the data series at two hospitals for the last two years. Of the 890 checked medical records data, the deficit occurred in 197 (22.1%) medical care episodes, while five (0.6%) exceeded the hospitals' tariffs. The remaining 688 (77.3%) medical care episodes had suits with the Indonesian Case Based Groups. Almost a quarter of medical care episodes in aggregate experienced a deficit in the two years before the pandemic. This study is the first to provide new insight into the discussion on medical care financing in a developing country's post-pandemic era in a newly-implemented NHI system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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