印度德里 NCR 地区新冠疫情期间健康保险动态研究:为政策制定提供关键依据

【字体: 时间:2025年03月26日 来源:Discover Public Health

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  在新冠疫情下,人们面临医疗费用和自付支出激增带来的财务困境。研究人员开展 “探索印度德里 NCR 地区新冠疫情期间健康保险动态” 研究,发现健康保险参保率等情况受多种因素影响。该研究为制定提升参保率策略提供依据,对增强医疗保障韧性意义重大。

  在新冠疫情的阴影笼罩全球的那段日子里,世界仿佛被按下了暂停键。这场疫情不仅夺走了数百万人的生命,还对全球的医疗体系发起了严峻挑战。印度,作为人口众多的发展中国家,也深受其害,确诊病例数量位居世界前列。
疫情之下,医疗费用和自付支出(OOPE)的大幅上涨,让许多家庭陷入了财务困境。世界银行数据显示,2020 年印度的自付支出比例高达 50.59%,在众多发展中国家中名列前茅。而健康保险,作为应对医疗费用风险的重要工具,本应发挥关键作用,可在印度,其覆盖情况却不容乐观。据全国家庭健康调查 5(NFHS-5)显示,仅有 41% 的家庭至少有一名成员拥有健康保险。

为了深入了解印度在疫情期间健康保险的真实状况,来自阿米提大学公共卫生与医院管理研究所等机构的研究人员,开展了一项针对德里 NCR 地区新冠康复者健康保险的研究。该研究成果发表在《Discover Public Health》上,为后续政策制定和医疗体系的完善提供了重要参考。

研究人员采用了社区横断面研究方法,通过两阶段抽样技术,从 2023 年 1 月至 2024 年 1 月,选取了 300 名在德里 NCR 地区因新冠住院并康复的患者作为研究对象。他们运用简单随机抽样挑选区域,再用系统抽样确定具体参与者,并使用预测试的自填式问卷收集数据,最后利用 IBM SPSS Statistics 26 软件进行数据分析。

在研究结果部分,首先是研究对象的社会人口学特征分布:300 名参与者中,男性占 76%,63.66% 的参与者年龄在 50 岁以下,61.66% 拥有本科及以上学历,32.66% 在私营部门工作,61.33% 的家庭月收入在 50,000 - 1,50,000 卢比之间,61.33% 的参与者住院时间≥2 周。

健康保险知识相关变量分布方面,86.66% 的参与者知晓健康保险,53.46% 通过视听媒体获取保险信息,82.14% 的参与者确认其保险涵盖新冠治疗,54.08% 参保私人保险,78.06% 每年支付保费超过 2000 卢比。

态度相关变量上,88.50% 的参与者认为投资健康保险很重要,86.97% 表示新冠疫情影响了他们购买或更新保险的决策,87.35% 认为保险有助于减少自付支出和更便捷地获取医疗服务。

利用相关变量显示,在知晓健康保险的参与者中,65.33% 参保,90.81% 在疫情前参保,未参保原因主要包括缺乏知识(36.5%)、经济困难(32.6%)和对投资健康保险不感兴趣(27.8%),52.55% 的参保者在疫情期间使用了保险,36.89% 的使用者有额外自付支出。

进一步分析发现,年龄、教育程度、就业部门、家庭收入和医院类型等社会人口学变量与健康保险的知晓、参保和使用情况存在显著关联。例如,50 岁及以上的参与者对新冠治疗纳入保险的知晓率更高,参保率也更高,但在疫情期间保险使用率低于 50 岁以下的参与者;高学历、高收入者对健康保险的知晓和参保率更高;政府部门工作的参与者对健康保险态度更积极;私立医院的患者参保率和使用率更高,但自付支出也更高。

通过二项逻辑回归分析还发现,年龄、教育程度、就业部门、家庭收入和医院类型等因素对健康保险的知晓、参保和使用有显著预测作用。如年龄≥50 岁的人参保可能性比 < 50 岁的人低 60%;接受过 12 年级教育的人知晓健康保险的可能性是文盲的 4.92 倍;家庭收入在 50,000 - 1,50,000 卢比和 1,50,000 - 2,50,000 卢比的人知晓健康保险的可能性分别是收入 < 50,000 卢比家庭的 5.89 倍和 10.28 倍。

研究结论表明,德里 NCR 地区新冠康复者在健康保险的知晓、参保和使用方面存在显著差距。年龄、教育程度、就业部门、家庭收入和医院类型等因素影响着人们对健康保险的认知、态度和使用情况。因此,有必要加强针对低收入、低学历和老年人群的健康保险宣传活动,提高保险的可及性和可负担性,扩大保险覆盖范围。

这项研究的意义重大,它为政策制定者提供了宝贵的数据支持,有助于制定更有针对性的政策,提升健康保险的参保率和使用率,增强医疗保障体系在应对公共卫生危机时的韧性。同时,也为后续研究指明了方向,如探讨疫情对健康保险长期趋势的影响、数字平台在提高保险可及性方面的作用等。不过,该研究也存在一定局限性,如可能存在回忆偏倚、样本量较小、依赖自我报告数据等,未来需要开展多中心、大样本的研究来进一步深入探索。
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