COVERAGE AND FACTORS ASSOCIATED WITH HEALTH INSURANCE UTILIZATION AMONG REPRODUCTIVE WOMEN: INSIGHTS FROM TANZANIA DEMOGRAPHIC HEALTH SURVEY 2022. A QUANTITATIVE STUDY.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Universal Health Coverage aims to alleviate poverty caused by out-of-pocket health expenses, affecting 150 million annually, particularly in low- and middle-income countries. Health Insurance plays a crucial role, yet faces challenges like low coverage rates and equity issues. This study aimed to assess the extent of coverage and identify factors influencing the utilization of health insurance among reproductive women in Tanzania, utilizing data from the 2022 Demographic Health Survey. Methods: The study quantitatively examined data from the 2022 Tanzania Demographic and Health Survey, involving 15,254 women of reproductive age. The analysis included univariate, bivariable, and multivariable techniques utilizing chi-square and multilevel logistic regression. Findings reported as adjusted odds ratios (AOR), determined statistical significance at p<0.05. Results: The overall coverage of Health Insurance (HI) stood at a mere 5.7%. Individuals aged 35-49 years were 1.6 times more inclined to utilize insurance compared to those aged 15-24 years (AOR=1.633, 95%CI: 1.326-2.010). Residents in rural areas exhibited a 1.3 times higher likelihood of using HI compared to their urban counterparts (AOR=1.300, 95%CI: 1.086-1.556). Moreover, individuals with a higher level of education were 8 times more inclined to use HI compared to those with no education (AOR=8.113, 95%CI: 5.009-13.141), indicating a correlation between increased educational attainment and HI utilization. Additionally, participants owning a television were 1.4 times more likely to use HI than those without (AOR=1.419, 95%CI: 1.135-1.774). Those who held an account in a bank or financial institution were 3.9 times more likely to utilize insurance compared to those without an account (AOR=3.999, 95%CI=3.302-4.843). Conclusions: The extent of Health Insurance (HI) coverage in Tanzania continues to fall short, impeding advancements toward universal health coverage. Recommendation: The study recommends bolstering public awareness initiatives to underscore the benefits of HI services and striving to enhance their affordability.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».