ASSESSING THE USE AND COST OF HEALTHCARE SERVICES AND CATASTROPHIC EXPENDITURES IN ENUGU AND ANAMBRA STATES, NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare in Nigeria is financed from a mixture of budgetary allocations, out-of-pocket spending, development funding from external donors and a small pool of social health insurance contributions. About 70% of the total health expenditure is out-of-pocket which places a financial burden on poorer households and individuals. The National Health Insurance Scheme is currently limited to the formal public sector. The 2004 National Living Standard Survey, a representative sample of more than 19,000 households, indicated that outof-pocket expenditure on out-patient care was about US$22.5 per capita, which accounted for about 9% of total household expenditure. On average, about 4% of households are estimated to spend more than half of their total household expenditure on healthcare and 12% of them are estimated to spend more than a quarter. Health expenditures are said to be “catastrophic” when they risk sending a household into, or further into, poverty. The purpose of health financing schemes and targets is to protect the poor from shocks associated with severe illness and to ensure equitable access to services. However, this can only be achieved if healthcare planners are well-informed about the financial burden of paying for health services. This research sought to fill gaps in the information currently available on what health services are being accessed in Enugu and Anambra states. It explored whether public or private services were being used, the financing incidence (based on socioeconomic group and rural-urban location) of out-ofpocket spending and the incidence of catastrophic healthcare payments. It is hoped that the information in this policy brief will help guide decision makers in their efforts to protect the poor from over burdensome and damaging healthcare expenditures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».