Does access to and use of primary healthcare services influence health insurance uptake? A mixed-methods study in the Wa Municipality, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study explored access to quality primary healthcare services under Ghana's National Health Insurance Scheme (NHIS), its impact on NHIS enrolment, and the implications for attaining Universal Health Coverage (UHC).Methods A sequential explanatory mixed-method research design was employed using a multistage sampling technique. We collected data from 413 insured individuals and 47 healthcare facilities for quantitative community-level analysis using questionnaires. Purposive sampling was used to select 17 healthcare providers and 20 insured key informants for qualitative investigation using interview guides. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics, independent t-tests, and binary logistic regression. Qualitative data were thematically analyzed to explain the quantitative findings.Results The results indicated a positive association between outpatient and inpatient services, maternal healthcare, and laboratory testing. Maternal healthcare and laboratory diagnostics positively influenced the renewal of NHIS membership. Binary logistic regression revealed that access to, and utilization of PHC services significantly increased the likelihood of NHIS membership renewal, influenced by healthcare system factors such as service availability, acceptability, and affordability.Conclusion Our findings suggest that policymakers must enhance the NHIS with improved service delivery to attain UHC in Ghana.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».