Understanding the financial hardships faced by TB and HIV patients during the COVID-19 pandemic: a mixed-method study in Bandung and Yogyakarta, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had significant widespread financial impacts, resulting in decreased household income, increased unemployment, and disrupted health services. Despite the higher prevalence of infections of tuberculosis (TB) and human immunodeficiency virus (HIV) in poorer populations, research on the financial challenges faced by these populations during the pandemic is still limited. Indonesia recorded the highest COVID-19 cases in Southeast Asia (6 815 156) while contending with the dual burden of HIV and TB. This study investigates the factors influencing out-of-pocket (OOP) payments and catastrophic health spending during the pandemic, alongside patients' challenges and coping mechanisms in Bandung and Yogyakarta, Indonesia. We employed a parallel convergent mixed-methods approach, combining quantitative analysis of OOP costs with qualitative interviews. The determinants of OOP payments were analysed using a two-part cluster-robust regression model. Catastrophic health spending was defined as OOP payments exceeding 10% of a household's annual income. Data on OOP spending were recorded via diaries, while qualitative data were gathered from in-depth interviews with TB and HIV patients and healthcare workers from January to October 2022. The findings indicated that 5.13% [95% confidence interval (CI): 2.99-7.28] of households incurred catastrophically. The median household spent USD 8.48 OOP, with nonmedical expenses comprising the largest share (median USD 5.93). Key predictors of higher costs included facility location in Yogyakarta (OOP costs difference USD 23.84, 95% CI: 9.90-37.77, P < .001), seeking care from public hospitals (USD 17.37, 95% CI: 8.83-25.90, P < .001), and the absence of health insurance (USD 10.49, 95% CI: 2.40-18.58, P = .011). Patients reported that job losses during lockdowns exacerbated financial strain, while coping strategies documented included borrowing, family contributions, and selling assets. This is the first study to focus on OOP spending and the financial hardships experienced by TB and HIV patients in Indonesia during the pandemic, providing insights for targeted policy and preparedness efforts to alleviate the financial burden during large-scale public health crises.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».