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Enregistrement W4392581028 · doi:10.21203/rs.3.rs-4008351/v1

Socioeconomic Inequalities in Out of Pocket and Catastrophic Health Expenditures in Pakistan

2024· preprint· en· W4392581028 sur OpenAlexaff
Saima Bashir, Shabana Kishwar, Muhammad Nasir, Shehzad Ali

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalitySocioeconomic statusEconomicsDevelopment economicsEnvironmental healthDemographic economicsMedicineMathematicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Pakistan, health care utilization is linked to out-of-pocket (OOP) payments which has inequitable impact on household finances, leading to a vicious cycle of debt and repayments. In this study, we investigated socioeconomic inequality in OOP and catastrophic health expenditure (CHE), and the contribution of sociodemographic determinants to inequality. Three latest rounds of the Household Integrated Economic Survey (2007-08, 2011-12, and 2018-19) conducted by the Pakistan Bureau of Statistics were used. National and provincial-level socioeconomic inequalities were measured using concentration index (CI), and the slope (SII) and relative (RII) indices of inequality. Decomposition analyses were conducted using the approach proposed by Wagstaff (2005) and Erreygers (2009). We found that OOP payments increased from PKR 127 (2007-8) to PKR 250 (2018-19), with the largest increase observed in Punjab province. The gap in mean OOP payment between socioeconomic quintiles was also the largest in Punjab (2018-19). The percentage experiencing CHE in the most deprived quintile (Q1) changed from 8.3% (2007-8) to 13.7% (2018-9), and for the least deprived quintile (Q5) changed from 5.1% (2007-8) to 8.4% (2018-19). The OOP CI increased from 0.028 to 0.051 between 2007-8 and 2019-18, while SII and RII increased from 0.89 to 1.32 and 1.18 to 1.36, respectively. The CHE CI remained unchanged between 2007-8 and 2018-19, while SII become more positive and RII values became more negative. These findings suggest that the OOP expenditures increased over time for the least deprived group while CHE increased for the most deprived groups. The inequality decomposition analysis found that family size, socioeconomic position, dependency ratio and employment status were key contributing factors. We conclude that poor households should be protected from CHE by decoupling utilization from financing and extending financial risk protection through health insurance.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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