Determinants of Health Insurance Subscription among Women of Reproductive Age in Mozambique
Notice bibliographique
Résumé
Health insurance is one of the major pillars of achieving the Universal Health Coverage, as emphasized in the Sustainable Development Goals (SDGs). However, in Mozambique, although the national health system is confronted by several limitations, uptake of health insurance is not emphasized by stakeholders in the health sector. This paper therefore analysed the determinants of health insurance subscription among women of reproductive age in Mozambique. The data were the 2022/23 data for the Demographic and Health Survey (DHS) which covered 9788 women in the 15-49 years age bracket. The data were analysed with Probit regression. The results showed a very low health insurance subscription (1.69%). Additionally, 31.50% of the women with higher education had health insurance. The Probit regression results showed that the probability of insurance subscription among the women was significantly promoted (p<0.05) by access to the internet, reading newspaper, perception of good, moderate and bad health status, ownership of bank account, working, and wealth index, while residence in some regions (Inhambane, Gaza, and Sofala), and religion affiliation (Evangelical/Pentecostal and no religion) reduced it. It was concluded that in the light of prevailing constraints confronting attainment of UHC in Mozambique, there is the need to create media and internet driven advocacies to promote health insurance subscription with more focus on the wealthy, working class, urban residents and educated women.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».