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
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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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».