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Enregistrement W4393203657 · doi:10.1016/j.healthpol.2024.105058

Mitigating the regressivity of private mechanisms of financing healthcare: An Assessment of 29 countries

2024· article· en· W4393203657 sur OpenAlexaff
Ruth Waitzberg, Sara Allin, Michel Grignon, Åsa Ljungvall, Katharina Habimana, Marios Kantaris, Stephen Thomas, Thomas Rice

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessFinanceHealth care financingEquity (law)Health careRevenuePublic economicsPaymentHealth equityHealth insuranceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive financing of health care can help advance the equity and financial protection goals of health systems. All countries' health systems are financed in part through private mechanisms, including out-of-pocket payments and voluntary health insurance. Yet little is known about how these financing schemes are structured, and the extent to which policies in place mitigate regressivity. This study identifies the potential policies to mitigate regressivity in private financing, builds two qualitative tools to comparatively assess regressivity of these two sources of revenue, and applies this tool to a selection of 29 high-income countries. It provides new evidence on the variations in policy approaches taken, and resultant regressivity, of private mechanisms of financing health care. These results inform a comprehensive assessment of progressivity of health systems financing, considering all revenue streams, that appears in this special section of the journal.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,476 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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