The impact of universal health coverage and COVID-19 pandemic on out-of-pocket expenses in Thailand: an analysis of household survey from 1994 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
After Thailand achieved Universal Health Coverage (UHC) in 2002, the extent of financial risk protection has not been assessed in the long term, especially after the COVID-19 pandemic. Therefore, this study aims to revisit the impact of UHC on out-of-pocket expenses (OOPE) for health and to descriptively explore the impact of COVID-19 on OOPE. This study was a secondary data analysis and used data from the Socio-Economic Survey from 1994 to 2021 in Thailand. The effect of UHC on the percentage of OOPE in total health expenditures (THE) from 1994 to 2019 was investigated with an interrupted time-series analysis. Descriptive analyses of OOPE in absolute value during the COVID-19 were conducted. The percentage of OOPE in THE significantly decreased both before (β −2.02%; 95% CI: −2.70% to − 1.33%) and during (β 1.41%; 95% CI: 0.70% to 2.11%) the UHC period. During the pandemic, total household OOPE for medical equipment was found to have rapidly increased from 643 million THB in 2019 to 9.4 billion THB in 2020. The trend of providing financial risk protection (measured by OOPE/THE) in Thailand continues until 2019. Providing medical equipment in sufficient and equally accessible manners should be prioritized during the future pandemic.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».