Financial protection in health revisited: Is catastrophic health spending underestimated for service‐ or disease‐specific analysis?
Notice bibliographique
Résumé
Economists originally developed methods to assess financial catastrophe using total or aggregate out-of-pocket health spending. Aggregate out-of-pocket health spending is financially catastrophic when it exceeds a fixed proportion (i.e., threshold) of a household's total income or expenditure in a given period. However, these methods are now applied to assess financial catastrophe in disease- or service-specific rather than aggregate out-of-pocket health spending without using disease- or service-specific thresholds. This paper argues that not using disease- or service-specific thresholds for such assessments is misleading and underestimates the burden of financial catastrophe, especially among households from poorer backgrounds. It then proposed disease- or service-specific catastrophic payment thresholds, applied them to Nigeria and found that financial catastrophe was underestimated for the five service groups considered. The paper stresses the importance of using disease- or service-specific thresholds and avoiding unadjusted thresholds, which may leave poorer households behind as financially protected.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».