The inclusion of diagnostics in national health insurance schemes in Cambodia, India, Indonesia, Nepal, Pakistan, Philippines and Viet Nam
Notice bibliographique
Résumé
The Lancet Commission on Diagnostics highlighted a huge gap in access to diagnostic testing even for basic tests, particularly at the primary care level, and emphasised the need for countries to include diagnostics as part of their universal health coverage benefits packages. Despite the poor state of diagnostic-related services in low-income and middle-income countries (LMICs), little is known about the extent to which diagnostics are included in the health benefit packages. We conducted an analysis of seven Asian LMICs-Cambodia, India, Indonesia, Nepal, Pakistan, Philippines, Viet Nam-to understand this issue. We conducted a targeted review of relevant literature and applied a health financing framework to analyse the benefit packages available in each government-sponsored scheme. We found considerable heterogeneity in country approaches to diagnostics. Of the seven countries, only India has developed a national essential diagnostics list. No country presented a clear policy rationale on the inclusion of diagnostics in their scheme and the level of detail on the specific diagnostics which are covered under the schemes was also generally lacking. Government-sponsored insurance expansion in the eligible populations has reduced the out-of-pocket health payment burden in many of the countries but overall, there is a lack of access, availability and affordability for diagnostic-related services.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».