A Systematic review of macro - and meso - determinants of national health insurance enrolment among older adults in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
: Achieving universal health coverage (UHC) through the National Health Insurance Scheme (NHIS) has been a priority for Ghanaian governments. Despite the plethora of studies conducted to explore the various factors that influence enrolment into the scheme, there remains a dearth in the literature with regards to a systematic review of the health- and system-level determinants of NHIS enrolment among older adults in Ghana. This study aimed to synthesize evidence on macro- and meso-level determinants of NHIS enrolment among older adults in Ghana. With literature from data repositories including Wiley Web of Science, PubMed, PsycINFO, Scopus, Ovid, Science Direct and Sage, we performed a systematic review following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Out of 124 studies screened, the systematic review included 11 articles. The study identified 4 macro- and 3 meso-determinants of national health insurance enrolment among older adults in Ghana. Macro-determinants identified were perceived scheme benefits, affordability, proximity to NHIS offices, quality of administrative service delivery. Physical accessibility, quality of care, and staff attitude were identified as meso-determinants. The study recommends improving physical accessibility, quality of care, and staff attitude. Additionally, it suggests addressing perceived scheme benefits and improving the quality of administrative service delivery.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».