Out-of-pocket pharmaceutical expenditure and its determinants among Iranian households with elderly members: a double-hurdle model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The population of older adults continues to grow in Iran, with pharmaceutical costs as a leading driver of household health-related costs. The present study was conducted to estimate the out-of-pocket pharmaceutical expenditure and its socioeconomic predictors among households with the elderly in Iran. METHOD: This study is a secondary analysis using 2019 national household expenditure and income survey data in Iran. The sample size was 9381 households with at least one member older than 65. The double-hurdle model in STATA 16 was used to examine the association between independent variables and households' out-of-pocket pharmaceutical expenditures. RESULTS: The mean out-of-pocket pharmaceutical expenditures for each household with elderly member was $8065 per year. There was a positive association between the (female) gender of the household head, urban residence, employment status, insurance expenditure and a higher level of education of the head of the household with the out-of-pocket pharmaceutical expenditures (P < 0.05). The income of elderly households did not affect these expenditures (P > 0.05). CONCLUSIONS: This study showed that the socioeconomic characteristics of elderly families not only influenced their decision to enter the medicine market, but also the rate of medicine purchase. It is helpful to manage and control the pharmaceutical costs among the elderly.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».