Temporal Trends in Patient Choice of Outpatient Care Provider Among Vietnam's Insured Rural Residents, 2006–2020
Notice bibliographique
Résumé
Much of the existing empirical literature on patient choice of medical care provider in low- and middle-income countries is cross sectional in nature. Comparatively little is known about the dynamic shifts in patient choice of provider, particular under transitions to universal health coverage. Using eight biennial waves of Vietnam's Household Living Standard Survey covering the period 2006-2020 and a multilevel multinomial logit model, this study examined temporal trends in patient choice of provider among the insured rural residents. Patient choice of provider shifted steadily from commune health centres (CHCs) towards public hospitals and private health facilities over the study period. Patients were 3.9 and 8.3 times, respectively, as likely to use higher-level government hospitals and private hospitals over CHCs in 2018-2020 than in 2006-2008, and 2.8-3 times as likely to use district hospitals or private clinics. The shifts were more pronounced for economically better-off patients than the less better-off patients. Relative to 2006-2008, patients in the top three expenditure quintiles were 5.4 times as likely to use higher-level government hospitals over CHCs for a medical treatment in 2018-2020 than patients in the bottom two expenditure quintiles, and by as much as 11.5 times as likely to use private hospitals. These findings call for systemic policy measures that would relocate the entry point to the health system from hospital outpatient departments to grassroots primary care services and to improve public and private hospital accountability as a way of ensuring equitable access to high-quality essential health care for all.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».