A model of financial support for the poor to access health services in Iran: Delphi technique
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Reducing inequity in health between the poor and the rich is one of the challenges of the Iranian health sector. Access to health services in Iran is lower in the lowest-income quarter, and the rich use health services more. The purpose of this study is to provide a comprehensive framework for enabling financial access by the poor to health services in Iran. Design/methodology/approach Policy options were validated and approved by experts and specialists in two stages using the Delphi technique. The sample was consisted of 22 well-known experts on the subject who were selected based on purposive sampling. To evaluate the reliability of the questionnaire, a pilot study was conducted with five participants. Dimensional validity of the policy model, which was agreed upon by more than 75% of the participants was acceptable. Findings The main aspects of the model were divided into five categories: identifying the poor, policymaking to prevent the aggravation of health poverty, providing targeted funding, highlighting the importance of coherent regulation and ensuring financial accessibility to health services for the poor. This model could align the activities of all stakeholders in the form of a network and considers its prerequisites. Originality/value Prevention of dire financial consequences in the case of referral to follow up the treatment alongside exemption and financial protection policies through the networking activities of organizations involved in this field is a crucial step in securing financial support for the poor. Although the researchers included a wide range of policymakers in the Delphi study to gather all perspectives about options for financially support the poor, there may be some potential neglected policy advices.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».