Risk management and insurance failures: the case of Ghana’s National Health Insurance Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Since its inception, Ghana’s National Health Insurance Scheme (NHIS) has brought about notable improvements in healthcare access and health outcomes. However, challenges have arisen, threatening its intended function. This study aims to investigate the challenges encountered by NHIS participants and their risk management practices in response to insurance failures. Convenience and purposeful sampling techniques were employed to gather data from 45 Quality Insurance Company (QIC) employees residing in the Greater Accra area of Ghana who are NHIS members. A quantitative approach was utilized, and a questionnaire was administered to collect data. The study employed Cronbach’s alpha to assess the reliability and validity of the data. Additionally, Regression analysis, correlation, and descriptive statistics were utilized to achieve the study's objectives. The study revealed several challenges facing the NHIS, including a shortage of medical specialists, medications, and hospital beds, as well as high patient out-of-pocket expenses. Despite these challenges, the NHIS has not yet failed. However, the majority of NHIS cardholders (62.20%) would be adversely affected in the event of system failure, as they primarily rely on NHIS for risk management. Conversely, a minority of participants (37.80%) are less likely to experience the effects of failure due to alternative insurance plans and personal savings. Therefore, understanding these dynamics is crucial for policymakers and stakeholders to strengthen the NHIS and ensure sustainable healthcare access for all Ghanaians.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».