The COVID‐19 Pandemic Economic Implications in Iran: A National Survey Assessing Catastrophic Health Expenditures
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID‐19 pandemic caused many financial crises in households worldwide. This study aimed to quantify the COVID‐19‐related catastrophic costs (CCC) in Iran during the pandemic. Methods: In this national survey, a total of 2006 households from 10 provinces of Iran were selected using a multistage random cluster sampling. The data were collected on COVID‐19 prevention, inpatient, outpatient, and income loss costs, and the household income and wealth information using a validated researcher‐constructed questionnaire in 2022. We calculated the probability of the CCC with and without coping strategies. We analyzed data using logistic regression models and estimated the CCC for other provinces using the 2021 Household Income and Expenditures Survey. Results: The CCC was 3.19% with coping strategies and 5.38% without coping strategies. The CCC positively correlated with the COVID‐19 inpatient ( β = 2.324, 95% CI [1.65 to 2.997]) and outpatient ( β = 1.797, 95% CI [1.165 to 2.430]) service utilization. Access to the basic ( β = −0.687, 95% CI [−1.248 to −0.109]) and complementary ( β = −1.201, 95% CI [−2.612 to 0.210]) health insurance decreased the risk of the CCC. The highest and lowest probabilities of estimated CCC were observed in Sistan and Baluchistan (8.57%) and Tehran (2.1%) provinces, respectively. Conclusion: The COVID‐19 pandemic imposed an additional financial burden on households. The pandemic provided important lessons for health policymakers about the effectiveness of the health financing protection system during the crisis and the scarcity of health resources. Supply and demand of services are unbalanced in the outbreaks, and insurance systems might fall into failure due to the shortage of services, black markets, and price inflation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».