The role of universal health coverage in secondary prevention: A case study of Ghana’s National Health Insurance Scheme and early-onset hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Background: Launched in 2003, Ghana’s National Health Insurance Scheme (NHIS) was a move towards Universal Health Coverage. There is a dearth of studies that have since investigated the effect of the scheme on non-communicable diseases (NCDs) like hypertension. While a major cause of mortality and morbidity, hypertension remains mostly undiagnosed in Ghana. Secondary prevention comprising early detection and prompt treatment is, hence, important in reducing disease burden. This study assessed the association between active NHIS membership and the likelihood of having early-onset hypertension detected and treated. Methods: A cross-sectional analysis of the 2014 Ghana Demographic and Health Survey (male dataset) was conducted. Unadjusted analysis used binary logistic regression with active NHIS membership as the independent variable and detection of early-onset hypertension as the dependent variable. Early-onset hypertension was defined as the onset of hypertension at 55 years or younger. Covariates for the adjusted regression models were age, BMI, smoking status, place of residence, wealth, and education level. The association between membership and treatment was also assessed. Results: Unadjusted and adjusted results showed that the odds of early-onset hypertension being detected in participants with active NHIS membership were respectively 2.4 (95% CI:1.56 – 3.59, p=0.000) and 2.2 (95% CI 1.43 – 3.24, p=0.000) that of those without active membership. There was no significant association between membership and treatment. Conclusion: This study suggests that NHIS membership may play a beneficial role in the secondary prevention of NCDs in Ghana. Further research is, nevertheless, needed to understand how membership, NCDs, and other contextual factors are interrelated.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».