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Enregistrement W4388910800 · doi:10.25259/ijms_150_2023

Income tax deduction as a tool to mitigate catastrophic health expenditure for cancer care falls short of its purpose in India

2023· article· en· W4388910800 sur OpenAlexaff
Arunangshu Ghoshal, E. Saji, Aju Mathew

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Medical Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax deductionMedicineGovernment (linguistics)Health carePopulationPublic economicsIncome taxState income taxGross incomeLabour economicsActuarial scienceTax reformEconomicsEconomic growthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Income tax deductions aimed at alleviating the financial strain of catastrophic health expenses, prove inadequate in supporting cancer care in India. First, the stringent eligibility criteria for accessing this tax deduction restrict its availability to a narrow segment of the population. Typically, it is granted only to those who receive treatment at government-sanctioned medical facilities. Consequently, this deduction excludes a substantial number of patients, intensifying their financial woes. Moreover, the maximum deduction amount, despite sporadic revisions, falls short in the face of skyrocketing cancer treatment costs. The current structure of the income tax deduction does little to alleviate this burden, as the deduction often pales in comparison to the actual costs incurred. Rather than dissolution of this provision in the new tax regime, we propose a reform and reevaluation of the income tax deduction framework to ensure it genuinely fulfills its role in alleviating the financial strain of cancer care in India.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,426 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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