Ghana’s National Health Insurance enrollment: Does the intersection of educational and residential status matter?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since its inception in 2003, Ghana's Health Insurance Scheme (NHIS) has received considerable scholarly attention on the determinants of enrollment. While most of these studies highlight the role of some socioeconomic and geographical factors, no study has explored the intersection of educational attainment and residence on NHIS enrollment. We aim to contribute to the literature and health policy in Ghana by examining the intersection of educational attainment and rural-urban residence on NHIS enrollment among women and men. METHODS: We used nationally representative data from the 2022 Ghana Demographic and Health Survey (GDHS). Using STATA 17, we applied multivariable logistic regression to our analytical sample comprising women (n = 14997) and men (n = 7040). RESULTS: Overall, we found that more women (90%) than men (73%) enrolled on the NHIS. Adjusting for a range of control variables, we found that women and men with secondary (OR: 1.61, 95% CI: 1.28-2.02; OR: 1.45, 95% CI: 1.16-1.82) and higher education (OR: 1.81, 95% CI: 1.24-2.64; OR: 2.85, 95% CI: 2.03-3.99) were more likely to have enrolled into the NHIS compared to those with no formal education. This difference was particularly heightened among women and men with no education. Rural women (96%) and men (90%) with higher education had higher enrollment rates compared to their urban counterparts. CONCLUSION: We recommend revising the NHIS equity and pro-poor policy to include vulnerability at the intersection of low educational attainment and rural residence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».