The Role of Health Policy and Systems in the Uptake of Community-Based Health Insurance Schemes in Low- and Middle-Income Countries: A Narrative Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how health policies and systems can affect voluntary uptake of community-based health insurance (CBHI) schemes in low- and middle-income countries (LMICs). A narrative review was conducted involving searches of 10 databases (Medline, Global Index Medicus, Cumulative Index to Nursing, and Allied Health Literature, Health Systems Evidence, Worldwide Political Science Abstracts, PsycINFO, International Bibliography of the Social Sciences, EconLit, Bibliography of Asian Studies, and Africa Wide Information) across the social sciences, economics, and medical sciences. A total of 8107 articles were identified through the database searches, 12 of which were retained for analysis and narrative synthesis after 2 stages of screening. Our findings suggest that in the absence of directly subsidizing CBHI schemes by governments in LMICs, government policies can nonetheless promote voluntary uptake of CBHIs through intentional actions in 3 key areas: (a) improving quality of care, (b) providing a regulatory framework that integrates CBHIs into the national health system and its goals, and (c) leveraging administrative and managerial capacity to facilitate enrollment. The findings of this study highlight several considerations for CBHI planners and governments in LMICs to promote voluntary enrollment in CBHIs. Governments can effectively extend their outreach toward marginalized and vulnerable populations that are excluded from social protection by formulating supportive regulatory, policy, and administrative provisions that enhance voluntary uptake of CBHI schemes.
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle