Knowledge, Perception, and Willingness to Enrol in a Health Insurance Scheme: A Survey Among Uninsured Persons in Southern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Out-of-pocket payments for healthcare services hinders the attainment of universal health coverage. Objectives: To assess the current level of knowledge, perception, and willingness to enrol in a health insurance scheme among uninsured persons in Nigeria. Methods: This was a descriptive cross-sectional study conducted among residents of Uyo, a city in southern Nigeria, who had not enrolled in any health insurance scheme Results: About 14.3% (n = 72) of the study participants visited healthcare facilities at least once a week to address medical conditions for either themselves or their dependents. Although 335 (66.5%) of our respondents had heard of health insurance schemes, only 92 (18.3%) claimed to know how they work. Moreover, about 42.3% (n = 213) of our respondent perceived health insurance schemes as being expensive, while 102 (20.2%) considered it a waste of resources. Only 25.4% (n = 128) of the study participants were willing to subscribe to a health insurance scheme. Conclusion: Knowledge of the concept of health insurance as well as awareness of the existence of affordable insurance plans is poor in a significant proportion of the population studied. Many respondents had a poor perception regarding health insurance schemes with the majority unwilling to enrol in one.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».