Methodology for the update of the global health expenditure database 2020-2022: technical note

Methodology for the update of the global health expenditure database 2020–2022 Technical note

Methodology for the update of the global health expenditure database 2020–2022 Technical note Methodology for the update of the global health expenditure database 2020-2022: technical note ISBN 978-92-4-006817-9 (electronic version) ISBN 978-92-4-006818-6 (print version) © World Health Organization 2023 Some rights reserved. This work is available under the Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 3.0 IGO licence (CC BY-NC-SA 3.0 IGO; https://creativecommons.org/licenses/by-nc- sa/3.0/igo). Under the terms of this licence, you may copy, redistribute and adapt the work for non-commercial purposes, provided the work is appropriately cited, as indicated below. In any use of this work, there should be no suggestion that WHO endorses any specific organization, products or services. The use of the WHO logo is not permitted. If you adapt the work, then you must license your work under the same or equivalent Creative Commons licence. If you create a translation of this work, you should add the following disclaimer along with the suggested citation: “This translation was not created by the World Health Organization (WHO). WHO is not responsible for the content or accuracy of this translation. The original English edition shall be the binding and authentic edition”. Any mediation relating to disputes arising under the licence shall be conducted in accordance with the mediation rules of the World Intellectual Property Organization (http://www.wipo.int/amc/en/mediation/rules/). Suggested citation. Methodology for the update of the global health expenditure database 2020-2022: technical note. Geneva: World Health Organization; 2023. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. Cataloguing-in-Publication (CIP) data. CIP data are available at http://apps.who.int/iris. Sales, rights and licensing. To purchase WHO publications, see http://apps.who.int/bookorders. To submit requests for commercial use and queries on rights and licensing, see https://www.who.int/copyright. Third-party materials. If you wish to reuse material from this work that is attributed to a third party, such as tables, figures or images, it is your responsibility to determine whether permission is needed for that reuse and to obtain permission from the copyright holder. The risk of claims resulting from infringement of any third-party-owned component in the work rests solely with the user. General disclaimers. The designations employed and the presentation of the material in this publication do not imply the expression of any opinion whatsoever on the part of WHO concerning the legal status of any country, territory, city or area or of its authorities, or concerning the delimitation of its frontiers or boundaries. Dotted and dashed lines on maps represent approximate border lines for which there may not yet be full agreement. The mention of specific companies or of certain manufacturers’ products does not imply that they are endorsed or recommended by WHO in preference to others of a similar nature that are not mentioned. Errors and omissions excepted, the names of proprietary products are distinguished by initial capital letters. All reasonable precautions have been taken by WHO to verify the information contained in this publication. However, the published material is being distributed without warranty of any kind, either expressed or implied. The responsibility for the interpretation and use of the material lies with the reader. In no event shall WHO be liable for damages arising from its use. iii        Contents Acknowledgements ......................................................................................................................................... iv  1. Introduction of the Global Health Expenditure Database ....................................................................... 4  2. GHED update process .............................................................................................................................. 6  2.1 Data collection process ........................................................................................................................ 6  2.2 Consultation process ............................................................................................................................ 7  3. GHED update methods ............................................................................................................................ 7  3.1 Estimation of health care financing schemes data ............................................................................... 8  3.2 Estimation of revenues of health care financing schemes ................................................................. 10  3.3 Data about external funding of health ............................................................................................... 11  3.4 Data on expenditure by function ....................................................................................................... 11  3.5 Data on expenditure on primary health care ..................................................................................... 14  3.6 Data on expenditures by disease ....................................................................................................... 16  3.7 Data on expenditure on COVID‐19 ..................................................................................................... 18  3.8 Data on expenditure on vaccines ....................................................................................................... 20  3.9 Data on expenditure by age ............................................................................................................... 21  3.10 Data on expenditure with 1‐year lag (t − 1) ........................................................................................ 22  4. Quality control and data validation ....................................................................................................... 22  5. Macroeconomic data and other additional data sources ...................................................................... 23  6. Metadata and data descriptions ............................................................................................................ 25  7. References ............................................................................................................................................. 27  8. Annexes ................................................................................................................................................. 28  Annex 1 – Using the OECD CRS database to estimate externally funded health expenditure ................... 28  Annex 2 – Full list of diseases and conditions by category ........................................................................ 30  Annex 3 – Steps to distribute DIS.6 ............................................................................................................ 32  Annex 4 – Possible crosses between financing sources and financing schemes under SHA 2011 ............. 36  Annex 5 – Metadata fields presented on the GHED .................................................................................. 37  iv        Acknowledgements This technical note is the product of collective effort in the World Health Organization (WHO). The  core writing  team  of  the  report  included Maria  Aranguren Garcia,  Julien  Dupuy, Natalja  Eigo,  Chandika Indikadahena, Dongxue (Wendy) Li, Laura Rivas, Andrew Siroka, Hapsatou Touré and Ke  Xu. Contributors include Diana Gurzadyan, Lachlan McDonald, Ningze Xu and Eva Zver.  The development of this technical note benefited from funding from the health accounts investors  consortium,  including  the  Bill  &  Melinda  Gates  Foundation;  the  Global  Fund  to  Fight  AIDS,  Tuberculosis  and  Malaria;  the  Gavi  Alliance;  the  United  States  Agency  for  International  Development; the European Commission; the Government of Japan; the Government of the French  Republic;  the  Foreign, Common‐wealth & Development Office of  the United Kingdom;  and  the  Department of Foreign Affairs, Trade and Development of Canada.  1        1. Introduction of the Global Health Expenditure Database The WHO Global Health  Expenditure Database  (GHED)  serves  as  a  global  reference  for  health expenditure information in WHO Member States. GHED is the largest database that  provides internationally comparable expenditure data for almost 190 countries. Data are  collected from Member States or estimated by WHO in case of gaps. They extend back to  the year 2000 and follow the System of Health Accounts 2011 (SHA 2011). GHED is updated  annually, with a two‐year lag (t − 2).1 The database is open to the public and can be found  on the WHO website through the official link: apps.who.int/nha/database (Fig. 1).    GHED  consists of  three  core  sections: Data Explorer, Visualisations  and Documentation  Centre.    Figure 1 The GHED interface, 2022      Health expenditure data can be found  in the database  in the Data Explorer section, which  consists of  three main  sets of data.  The  second  and most  comprehensive of  the  three  describes health expenditure data  relative  to  the health  system  financing  structures of  countries.  This  includes  current  health  expenditure  distributed  by  various  financing  arrangements (listed by health financing schemes (HF) classification) and the revenues that  feed  into  these  schemes  (listed  by  health  financing  schemes  revenue  sources  (FS)  classification). The data also show the use of resources by type of services (using the health    1 For countries in which the fiscal year begins after 30 June, expenditure data are allocated  to the later calendar year. For example, fiscal year 2017–2018 is published as data for 2018.  2  care function (HC) classification), main disease categories (DIS), spending on children less  than  five  years  old  (AGE),  and  available  information  on  investments  in  the  health  care  system (capital expenditure (HK)).  Macroeconomic data for countries, such as gross domestic product (GDP), exchange rates,  price indexes and so on, can be found in the third part of the Data Explorer section. Several  indicators are provided to facilitate rapid interpretation of the data, and can be found in  the first part of Data Explorer section, listed under Indicators. A separate file, Indicator List  (2022), contains this list with an explanation of what the indicators aim to show and how they were calculated, and can be found in GHED Documentation Centre (1).  Health  expenditure  and  macroeconomic  data  series  can  be  displayed  on  the  GHED  in  various units:   in million NCU2  in million current US$  in million current PPP3  in current NCU per capita  in current US$ per capita  in current PPP per capita  % gross domestic product (GDP)  % general government expenditure (GGE)  % current health expenditure (CHE)  in million constant (2020) NCU  in million constant (2020) US$  in million constant (2020) PPP  in constant (2020) NCU per capita  in constant (2020) US$ per capita  in constant (2020) PPP per capita. By default, values are displayed in millions of NCU. The  user  interface  of  the  database  is  available  in  English.  The  data  tables  and  their  respective metadata can be viewed in a web browser, and also downloaded in several file  formats (Excel, RTF, PDF). The complete database can be downloaded in Excel format from  the Data Explorer landing page.  The Visualisations section presents a dashboard of country profiles.  The Documentation Centre includes useful information, including published reports; health  accounts methodologies and guidelines; the list of published indicators; country notes and  2 National currency unit 3 Purchasing power parity 3      so on.    Refer to the GHED as follows: WHO Global Health Expenditure Database (GHED).  The current document describes the process of updating the 2022 GHED.  2. GHED update process 2.1 Data collection process Because  the  level of  reporting of health accounts varies between  countries, WHO uses  several approaches to compile the health expenditure data. Mainly, WHO uses four types  of  templates  for  data  collection.  The  first  template,  called Mini,  uses  one‐dimensional  Excel‐based  tables  and  captures  data  trends  from  2000  and metadata  describing  data  sources, methods of calculations and changes done since the last update. This template is  often used to update the time series from countries that cannot update them using the  preferred methods (described below).    WHO  recommends  the use of  the Health Accounts Production Tool  (HAPT)4, because  it  enables the study of multiple crossed dimensions following the SHA 2011 methodology. It  also  simplifies  automatic mapping  verification  and  the  reuse  of  coding  in  subsequent  studies.    Another  template  is  a questionnaire  created by  three  international organizations –  the  Organisation  for Economic Co‐operation and Development  (OECD), WHO and Eurostat –  called the Joint Health Accounts Questionnaire (JHAQ). The questionnaire consists of two  parts: a data questionnaire and a methodological questionnaire, both  in Excel. The data  questionnaire  contains  SHA  2011‐based  tables,  each  showing  the  cross  of  two  classifications.  Another  file  contains  the  methodological  questionnaire,  which  helps  consolidate data and serves as a check for data quality. It also provides an opportunity for  commenting on data if necessary. These questionnaires in essence describe the country’s  health financing system.    Countries that do not use the HAPT or JHAQ format are encouraged to complete the Health  Accounts Questionnaire  (HAQ),  a  template  based  on  the  JHAQ  and  adapted  to  reflect  WHO’s information needs by adding additional tables (HC×FS and DIS×FS).5 The HAQ also  consists  of  two  parts:  a  data  questionnaire  and  a  methodological  questionnaire.  For  consistency  and  data  coherence,  any  revisions  and  submissions  for  years  before  the  reference year should be done using the same HAPT tool or JHAQ and HAQ templates for  each year of revision.      4 https://www.who.int/teams/health-systems-governance-and-financing/health-financing/expenditure- tracking/application-and-tools 5 Note that ‘×’ here refers to the intersection of categories in a cross table; for example, C.1 × DIS.1.9.2 means the intersection of HC.1 and DIS.192 in a HC × DIS cross table. 4      2.2 Consultation process The annual data collection, validation and country consultation processes and schedule are  listed in Table 1.    Table 1: The production, validation and publication of health expenditure data      Time schedule    Country focal points  WHO (country, regional and headquarters)  January–February  Nomination of official focal points  Preparation of templates and methods  March–June  Data collection phase  Intensive technical support to countries  if needed (available all year round)  July–September  Technical review and revision with  WHO, international experts and  country experts  Data review and exchanges with  countries to validate/improve quality of  data; global, regional, and country‐  specific data review meetings  October  Final data validation by countries  Regional validation workshops as  relevant  November  Final data review, quality checks,  consultation with international experts.  Analysis and preparation of reports  December  Data publication on the GHED.  Release of reports  Note: countries reporting to WHO‐OECD‐EUROSTAT follow a JHAQ timeline.    In this process the country official health accounts focal points play an important role. They  are requested to have the technical ability to provide and organize the data within the SHA  2011  framework and  sufficient knowledge of  the country’s health  financing  system and  reforms to be able to inform the process from a policy perspective. In countries that already  produce  health  accounts,  the  focal  point  is  usually  the  technical  leader  of  the  health  accounts team.    In addition, WHO actively collaborates with the OECD and Eurostat to collect, review and  publish health expenditure information for states that are common to one or more of those  organizations and WHO. WHO also involves experts from international institutions – such  as the World Bank and the International Monetary Fund (IMF) – and international experts  to reinforce the validation process used to verify the data before publication.    3. GHED update methods The  recommended  data  sources  for  health  expenditure  statistics  are  countries’  health  accounts produced following the SHA 2011 methodology. When health accounts data are  not  available,  health  expenditure  information  should  be  collected  from  other  key  data  sources or estimated using a standard process (described below). The aim of the process is  to improve the consistency and comparability of health expenditure data across countries.  Results of  these estimations are discussed with country health accounts  focal points or  5      ministries of health. Gaps and estimation methods used are identified and described in the  metadata.    Some  countries  report data at a  very highly aggregated  level. This  can be problematic,  because,  for  example,  government  expenditure  on  health may  include  expenditure  by  governmental  institutions  and  by  social  health  insurance  together.  In  this  case,  it  is  challenging to map expenditure  into the required subcategories. This  leads to significant  data gaps, which WHO then must fill using estimates if it is to support the dissemination of  time series of key indicators, such as domestic government expenditures on health (GGHE‐  D).    The data collection and estimation process follows three basic steps:  1. An analysis of the country’s health financing system  is conducted to  identify existing  financing  mechanisms  and  agents  and  map  them  according  to  the  SHA  2011  methodology.    2. Sources of revenue and expenditure data are collected  from  institutions’ records, as  comprehensively as possible.    3. Expenditure data are analysed to separate current and capital expenditure (reported  separately). All expenditure on services provided should be tracked and all revenues  related to this expenditure should be identified.    3.1 Estimation of health care financing schemes data When data are not accessible either directly through country focal points or from national  websites and reports, some indicators are estimated by WHO. The financing schemes (HF)  classification  is typically the starting point  for updating series and estimating data to  fill  gaps.  Estimates  are  derived  using  historical  values,  trends  and  extrapolations  using  macroeconomic  data  series.  For  example,  macroeconomic  general  government  expenditure  series  may  be  used  for  estimating  missing  data  in  government  health  expenditure series. Estimates should be confirmed as much as possible by using qualitative  information  such  as  whether  schemes  were  maintained,  or  reforms  that  affected  expenditures on health were implemented.    3.1.1 Government schemes (HF.1.1)  Government  schemes’ health expenditure  includes health expenditures by ministries of  health and by other ministries (for example, defence, correctional services, police, social  affairs). Depending on the  level of decentralization of the fiscal system, special attention  may  be  needed  to  identify  and  remove  double‐counting  of  expenditures  recorded  at  various administrative levels (for example, transfers to regional governments and regional  governments’  expenditure  on  health).  Typical  revenues  used  for  government  health  expenditure are government revenues from taxes and other sources, including foreign aid.    Data are collected from accessible and available detailed national records. When access is  6      Box 1. Total revenues of health financing schemes (FS) should equal total expenditure of health  financing schemes (HF)    Revenues  of  schemes may  be  greater  or  smaller  than  the  actual  expenditure  of  the  schemes.  However, the SHA 2011 classification of revenues of financing schemes (FS) records the value of  current health expenditure financed through specific revenues categories and not the value of the  revenue itself.    If  revenues  are  greater  than  expenditures,  then  the  proportions  from  each  financing  source  category are applied to the total expenditure value to estimate the value of each financing source.  This safeguards the equality of revenues and expenditures.    If revenues are smaller than expenditures, then it is important to study the data to understand if  there may be some government transfers involved (for example, in paying back debts), or if savings  from previous years are being used to fund current expenditure.  not  possible,  country  data  for  the  last  year  are  extrapolated with  general  government  expenditure growth provided by  international data sources such as the World Bank, IMF  and UN.    3.1.2 Social health insurance schemes (HF.1.2.1)  Some countries have set up mandatory contributory health  insurance schemes, such as  social  health  insurance,  which  often  represent  a  significant  share  of  current  health  expenditure.  Typically,  insurance  schemes  publish  annual  financial  reports  in  which  information can be found on expenditures and revenues.    First, health insurance data should be checked for each of the different types of schemes  as defined by SHA 2011. For example, social health insurance schemes may cover types of  risks other  than health, or may provide both compulsory and voluntary  insurances. The  main revenues to fund social health  insurances are social  insurance contributions (FS.3),  which may be  complemented with government  transfers. These  revenues  can  take  the  form of transfers and grants (FS.1.1) or transfers on behalf of specific groups (FS.1.2). Social  health  insurance  schemes  may  mobilize  additional  income  from  their  own  financial  investments (FS.6.2), and receive transfers from abroad that are distributed through the  general government (FS.2).      3.1.3 Out‐of‐pocket payments schemes (HF.3)  Direct  out‐of‐pocket  (OOP)  payment  by  households  remains,  in  many  countries,  an  important part of health expenditure. Because relying on OOP can lead to reduced access  to services – poorer households may not be able to obtain needed care – it is essential to  estimate OOP expenditure correctly. Depending on the availability of data, OOP payments  may be estimated  from health  facility surveys, household surveys, and other sources of  information, such as national accounts reports and claim data from health insurance (for  households’ co‐payments). WHO and OECD have released guidelines (2), which  include  criteria for selecting data sources and using the data. The main problems of relying solely  on surveys are described and an  integrative approach  is recommended.  Ideally, data on  7      supply  and  consumption  are  compared  for  verification.  Since  such data  are not always  available, it is recommended to use national accounts data and data linked to household  and  private  spending,  categorized  using  the  international  classification  of  individual  consumption by purpose.    3.1.4 Voluntary health insurance (HF.2.1) and enterprise schemes (HF.2.3)  Voluntary health  insurance  schemes  are present  in nearly  all  countries. However,  they  usually play a relatively small role in health care financing. Data from national authorities  should be used –  for example,  from bodies  responsible  for  regulating private  insurance  institutions  –  and  its  alignment  to  the  SHA  2011  framework  during  a  health  account  estimation exercise is preferred. Voluntary health insurance is usually sourced by voluntary  prepayment  (FS.5)  and  income  from  other  economic  activities,  such  as  revenues  from  corporations  (FS.6.2).  In  some  countries,  governments  also  support  such  arrangements  through subsidies to premiums or by tax credits (FS.1.3).    Enterprise schemes (HF.2.3) are financing arrangements established by employers for the  benefit of their employees. Such voluntary schemes may include preventive and wellness  activities.  Some  include  whole‐health  service  delivery  (for  example,  large  mines  may  organize services from primary to palliative care for their workers and their families). They  are predominantly funded by other revenues from corporations (FS.6.2).    3.2 Estimation of revenues of health care financing schemes Estimation of revenues of financing schemes (FS classification) is based on information on  the health  care  system  and  its  financing mechanisms,  reports,  and data  available  from  country,  other  literature,  direct  engagement with  the  health  accounts  focal  point,  and  consultation with  international experts.  In many countries, there will be a direct one‐to‐  one  relationship  between  the  FS  and  HF  classifications.  For  example,  revenues  for  households OOP (HF.3) are financed from other revenues from households (FS.6.1), and  revenues  for  enterprise  financing  schemes  (HF.2.3)  are  from  other  revenues  from  corporations (FS.6.2). But frequently, schemes may have more than one revenue source;  for example, government schemes may be funded by internal transfers and by transfers of  foreign origin. It is therefore important to research how schemes are funded. For example,  an annual report on the revenues of a social health insurance fund can be used to estimate  the  shares  of  government  transfers  (FS.1.1,  FS.1.2)  and  social  insurance  contributions  components (FS.3.1, FS.3.2 and so on).    If such information is not available, qualitative information on the structure of the revenues  of each  scheme  can be used.  It  could be assumed  that  the  structure of  revenues  for a  scheme remains stable across the years, and so  if the proportions from each source are  known for one year, they can be applied to other years. Information from years close to the  year with missing data should be weighted more heavily when estimating the relative share  of  revenues  compared with data  from more distant  years. The  sum of  subcomponents  should add up to 100%. For some schemes, some generic equations might hold true, but  attention must be given to the specifics in each country.  8      The  financing  arrangements  can  be more  complex,  so when  preparing  the  data  by  FS  classification, knowledge of the health care financing system is required, as well as access  to data on the revenue sources of various financing schemes and their agents.    3.3 Data about external funding of health Funding from donors represents a significant source of health expenditures in low income  countries. Donors typically fund government schemes’ expenditures (HF.1.1×FS.2 or FS7)  and  non‐profit  institutions,  including  nongovernmental  institutions  and  international  development agencies (HF.2.2×FS.7). External aid includes grants, concessional loans and  aid  in kind from bilateral, multilateral or private foundations, such as the Bill & Melinda  Gates Foundation. Commercial loans are not considered as external funding because they  are repaid from domestic budgets in the future. The inclusion of external funds is defined  by health care functions – for example, medical education and research and development  are not counted. Spending on social determinants of health is also excluded. Furthermore,  capital and current spending financed by external funds are reported separately.    Health accounts are  the preferred  source of  information  for  tracking externally  funded  health expenditure. If this information is not complete, other data sources, such as surveys  and reports from donors, governments, non‐profit  institutions and health care providers  should be used for producing the best estimate possible. The Creditor Reporting System  (CRS) database of the OECD Development Assistance Committee (DAC) is also one of main  secondary  data  sources  for  estimation  of  external  funding  of  health.  The  OECD  CRS  database reports disbursements by sector and purpose, but not the actual expenditure of  aid resources in recipient countries. For more detailed information on how WHO uses the  OECD CRS database  for estimation of externally  funded health expenditure  in Member  States, see Annex 1.    Rest  of  the  world  financing  schemes  (HF.4)  capture  expenditure  paid  by  nonresident  schemes  –  such  as  nonresident  health  insurances  covering  citizens  residing  in  another  country – and by external actors working in a country for a short period of time (less than  6 months) – for example, in situations of emergency. Financing sources for such revenues  are usually direct  foreign  transfers  (FS.7).  This  category  is primarily designed  to  reflect  external funds flowing to domestic health care. HF.4 schemes are very rare and used only  in quite specific cases.    3.4 Data on expenditure by function WHO  publishes  time  series  of  expenditure  by  function,  starting  from  2016.  The  classification of functions refers to groups of health care goods and services consumed with  a specific health purpose, such as curative or preventive care.    Current health  expenditure  is presented by  function by  categories  and  in  total. Health  expenditure by function is also further split between three groups of revenues of financing  scheme  (FS):  domestic  general  government  funding  GGHE‐D,  externally  funded  expenditure (EXT), and private domestic funding (PVT‐D), including households and other  9      domestic private sources.    GGHE‐D  refers  to  the  domestic  public  sources,  including  transfers  from  domestic  government  revenue  (allocated  to  health  purposes)  (FS.1)  and  social  insurance  contributions  (FS.3).  EXT  comprises  external  aid  including  transfers  distributed  by  the  government of funds of foreign origin (FS.2) and direct foreign transfers (FS.7). PVT‐D refers  to private domestic sources, including unspecified and compulsory prepayment other than  FS.3 (FS.4), voluntary prepayment (FS.5), other domestic revenues (FS.6) and unspecified  revenues of health care financing schemes (FS.nec).    The data are collected and prepared from country health accounts. WHO ensures that the  totals  by  functions  are  equal  to  the  totals  by  other  classifications,  such  as  financing  schemes,  revenues  and  so  on,  before  publishing  them  on  the  GHED.  If  there  are  inconsistencies,  expenditures  by  function  are  proportionally  adjusted  by  the  total  expenditure  of  financing  source  groups. As  a  result,  data  published  on  the GHED may  slightly differ from country health accounts data.    WHO started estimating expenditure by health care function (HC) disaggregated by health  financing revenue sources (FS) category in 2017. There are two methods of such estimation:  scaling up from a previous year’s expenditure by function (HC) and revenue source (FS),  and  triangulation  from health expenditure by  function  (HC) and  financing  schemes  (HF)  table and health expenditure by financing schemes and revenue sources (FS) table of the  same year.    3.4.1 Scaling up from a previous year’s expenditure by health care function (HC) and revenue  source (FS)  When data for the classification of health care functions crossed with revenues of health  care financing schemes (HC×FS) are available for some year, but not for a later year, WHO  may estimate  the values  for  the missing year. This  is done by  scaling  the growth of HC  categories within a revenue source by the change in that revenue source from the previous  year. To do this, WHO aggregates the revenue classification into four groups: government,  external, out‐of‐pocket payment and other sources. For example, if a country had health  care function (HC) data by funding source for 2017 but not for 2018 and overall government  expenditure increased by 4.2% in this time, then all government‐funded HC categories are  scaled up by 4.2%. This method would also be used for the other three revenue groups.    In other words, whenever there is no data available for the year under consideration and  the pattern of service delivery remained the same as in previous years, then an estimation  of the function expenditure is generated by applying the function structure of each of the  four FS groups of previous year to the FS groups of the estimated year.  𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑡𝑡െ1 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡 ൌ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡െ1 ൈ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡 Where:  10      yi,t – expenditure for function i in year t    i – function expenditure,    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOP and others)    t – estimated year.    GHED presents three FS groups: GGHE‐D, EXT, and PVT‐D (which is the sum of OOPs and  others). For some countries, a later year’s expenditure data by function is derived from a  previous year’s health accounts. The computation  is similar to the adjustment described  above. In these cases, it is assumed that the distribution of health functions in each funding  source did not change  from the base year to the  later year. For example, data  for 2019  expenditure by function are estimated by multiplying the series reported  in 2018 by the  growth rates of health funding source groups for 2018–2019. According to the availability  of health accounts in countries, estimates for the year 2019 may be derived from studies  of health accounts from 2016, 2017 or 2018. Health accounts studies of earlier years are  not used to extrapolate current health expenditure by function from 2019 data.    Since health expenditure distribution across  functions within each  funding source could  change drastically since 2020, the first year after the COVID‐19 outbreak, and the scaling‐  up method  assumes  that  health  function  distribution within  each  funding  source  stays  constant  from  the base year  to  the  later year,  it  is no  longer  reasonable  to use  such a  method to estimate expenditure by health care function.    3.4.2 Triangulation from health expenditure by function (HC) and financing schemes (HF)  cross table, and health expenditure by financing schemes (HF) and revenue sources (FS) cross  table  In 2022, WHO started estimating health expenditure by health function (HC) crossed with  financing  revenue  source  for  OECD  and  European  Union  countries  because  health  expenditure by  function  (HC) and  revenue  source was not  reported by  these countries,  since this cross is not requested by the JHAQ. For 2020, the table for health expenditure by  health function (HC) and financing scheme  (HF), and the table for health expenditure by  financing schemes (HF) and revenue sources were reported through JHAQ. This estimation  was done assuming that the revenue sources (FS) distributions  in each financing scheme  (HF) stay  the  same across health  function  categories  (HC). After estimating  the HC×FS  cross, health expenditure by revenue was categorized into the three FS groups published  on GHED: GGHE‐D, EXT and PVT-D. Since this estimation is rudimentary without a thorough investigation of how the revenue  source  in each  financing  scheme  and health  function  category  (HF×HC)  could  vary  in  a  country, it is not used to replace actual reported data. Further, WHO did not explore the  plausibility of estimating HC×FS  through HC×HF  and HF×FS with  a different hypothesis:  assuming that the health function (HC) distribution stayed the same within each financing  scheme across each  funding  source. Users  interested  in exploring both hypotheses are  11      encouraged  to  investigate using  cross  table data  from  the OECD or Eurostat databases  (3) (4).    3.4.3 Expenditure data on immunization programmes  Immunization  programme  expenditure  is mapped  under  the  health  care  function  (HC)  category HC.6.2. This aims to track programmes preventing the development of a disease,  before or after exposure, using vaccines. It involves consumption in mass campaigns or in  routine immunization programmes as well as individual consumption.6    Expenditure data on immunization programmes are released as a time series starting from  2016. They are provided by FS groups (GGHE‐D, EXT and PVT‐D).    3.5 Data on expenditure on primary health care Primary health care expenditure (PHCE) indicators were published on the GHED for the first  time in 2018 for 50 countries (data for 2016). Adequate financing is key to building a strong  primary health care system. The following indicators were chosen as important measures  of financing for primary health care (PHC) (5):   Primary Health Care (PHC) Expenditure per Capita in US$   Primary Health Care (PHC) Expenditure as % Current Health Expenditure (CHE)   Domestic General Government Expenditure on PHC per Capita in US$   Domestic General Government Expenditure on PHC as % GGHE‐D   Domestic General Government Expenditure on PHC as % PHC   External Expenditure on PHC per Capita in US$   External Expenditure on PHC as % EXT   External Expenditure on PHC as % PHC   PHC (government and donors) as % of GDP   Domestic Private Expenditure on PHC per Capita in US$   Domestic Private Expenditure on PHC as % PVT‐D   Domestic Private Expenditure on PHC as % PHC   Expenditure on Immunization Programmes as % Current Health Expenditure (CHE)   Domestic General Government  Expenditure  on  Immunization  Programmes  as %  of  Domestic General Government Expenditure on Health (GGHE‐D)   External  sources  of  funding  on  Immunization  Programmes  as %  of  External Health  Expenditure (EXT)   Expenditure on Vaccines as % Current Health Expenditure (CHE).  Since 2022, GHED also includes indicators measuring private expenditure on PHC:   Private Expenditure on PHC per Capita in US$   Private Expenditure PHC as % Private Expenditure    6 SHA 2011 methodology states that vaccines purchased independently at pharmacists should be mapped under HC.6.2, instead of under HC.5, as the purpose of the purchase of vaccines is known. 12       General outpatient curative care (HC.1.3.1), such as visits to a general practitioner  or nurse     Dental outpatient curative care (HC.1.3.2), such as visits for regular control and  other oral treatment    Curative outpatient care not elsewhere classified (HC.1.3.nec)  Home‐based curative care (HC.1.4), such as home visits by a general practitioner or  nurse   Outpatient (HC.3.3) and home‐based (HC.3.4) long‐term health care   Preventive care (HC.6), such as immunization, health checkups, health education,  disease detection, monitoring and emergency response programmes     Part of medical goods provided outside health care services (80% of HC.5)   Part of health system administration and governance (80% of HC.7)  The medical  goods  category under  the health  care  function  (HC)  classification  includes  medicines  purchased  outside  the  inpatient  and  outpatient  setting  (in  pharmacies  and  markets) or paid for separately from the consultation fee. The primary health care (PHC)  component  of medical  goods  includes  only  those  for  general  outpatient  use  and  self‐  prescribed medicine.  It  does  not  include medical  goods  for  specialized  outpatient  and  inpatient  services.  Following  these  criteria,  and  assuming most  spending  recorded  for   Private Expenditure on PHC as % PHC Expenditure.  These indicators collectively provide a concise overview of the amounts spent on PHC, the  priority given to PHCE, the origin of PHC funding (domestic general government, private  and external), and the relative importance of each revenue source.    When PHCE is combined with information on inputs, activities and outcomes, it can also be  a powerful analytical tool for better understanding the functioning of health systems and  the performance of the PHC system within  individual countries. For example,  it can help  show the extent to which first‐contact services are provided  in hospitals and  lower‐level  facilities and whether they are accessible and effective in achieving policy goals.    The key to the creation of these financing indicators is how PHCE is defined. In this case,  PHCE was defined following a global consultation process on how SHA 2011 methodology  could  be  used  to  monitor  PHCE,  because  SHA  2011  does  not  include  readymade  classifications and categories  for PHC. This global PHCE measure  includes the categories  outlined in Box 3.     Box 3. Global measure of primary health care expenditure        13            To  reach  a  consensus  on  a  working  definition, WHO  ran  comparative  and  sensitivity  analyses on a handful of working definitions  that came out of  the global consultations.  These  analyses were  presented  in  a  conference  paper  and  discussed  at  the  40th  PHC  anniversary in Astana in October 2018, after which the working definition was finalized as  presented above.    While  best  efforts were made  to  identify  and  include  appropriate  health  care  services  classifications  in  the  definition,  it  should  be  noted  that  SHA  2011  currently  does  not  necessarily break expenditure down into a classification ideal for determining PHC‐specific  services, nor for distinguishing PHC services from other types of health care services.    For more information on the global PHCE measure and more detailed explanations, please  refer to Measuring primary health care expenditure under SHA 2011 (December 2021) (6)  and to the GHED Documentation Centre (7).    3.6 Data on expenditures by disease WHO started publishing estimates of expenditure by disease and condition for the first time  in 2017. Data published on the GHED in 2022 provide disease expenditure estimates for the  years 2013 to 2020 for 64 countries. The disease spending estimates are submitted to WHO  by Member  States  that  have  included  this  classification  in  their  health  accounts.  The  disease spending amounts cover  the  full  range of  factors provided  for health services –  drugs,  supply  and human  resources  –  at both  the  service delivery point, where health  services are produced and consumed, and centrally, where the system is administered and  governed. Some  line  items are easy to  identify  in allocating spending amounts, and thus  specific to a particular disease or condition – for example, spending on drugs such as insulin  for diabetes, antiretrovirals for HIV/AIDS and the salaries of doctors and nurses working in  a psychiatric hospital for mental health or those of midwives in labour and delivery wards  for reproductive health. The detailed disease category  list can be found  in Annex 2. The  disease spending categories released on the GHED are listed in Table 2.  medical goods is for PHC, 80% of medical goods spending was attributed to PHC spending  under this global definition.    Governance  functions  are  mainly  related  to  the  administration,  development  and  implementation  of  policies,  and  to  the  administration  of  health  financing.  Policy  development, implementation and coordination are population‐based interventions in the  broader public health scope and so are considered as PHC. According to this criterion, 80%  of spending in the governance category is counted as PHC spending. 14      Table 2 Disease categories published on the GHED    Code  Classification of diseases/conditions  DIS.1  Infectious and parasitic diseases  DIS.1.1  HIV/AIDS and other sexually transmitted diseases (STDs)  DIS.1.2  Tuberculosis (TB)  DIS.1.3  Malaria  DIS.1.6  Neglected tropical diseases (NTDs)  DIS.1.9.2  Disease from coronavirus SARS‐CoV‐2 (COVID‐19)  DIS.2  Reproductive health  DIS.2.1  Maternal conditions  DIS.2.3  Contraceptive management (family planning)  DIS.3  Nutritional deficiencies  DIS.4  Noncommunicable diseases (NCDs)  DIS.5  Injuries  DIS.nec  Other and unspecified diseases/conditions (n.e.c.)      Each  disease  category  is  published  by  FS  group  and  total.  These  FS  groups  provide  a  comprehensive view of the principal funding sources  in a country. These groups refer to  the aggregation of subcategories under the revenues of health care financing schemes (FS)  classification, as follows:    GGHE‐D = FS.1 + FS.3  EXT = FS.2 + FS.7  PVT‐D = FS.4 + FS.5 + FS.6 + FS.nec    The total disease expenditure is calculated as the sum of each specific disease by FS group  (see page 11), as follows:      Where:  𝑦𝑦𝑖𝑖 ൌ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝐺𝐺𝐺𝐺𝐻𝐻𝐸𝐸െ𝐷𝐷 + 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 ൅ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑃𝑃𝑃𝑃𝐸𝐸െ𝐷𝐷 yi – spending on disease category i  i – disease category  GGHE‐D – expenditure form domestic public sources    EXT – expenditure from external aid    PVT‐D – expenditure from domestic private sources.  15      There  is  an  intermediate  step  for  the  calculation  of  PVT‐D,  in which OOP  spending  is  calculated  separately  from  the  other  private  domestic  sources;  the  two  are  thereafter  summed to give PVT‐D7.    The disease category DIS.6 – “non‐disease specific” – was designed to capture the health  system‐related  spending  pertaining  to  the  administrative  and  governance  that  cannot  immediately be linked to a particular disease – for example, salaries of the personnel at the  relevant ministry of health. Its use is uneven across countries, with some countries using it  when the disease expenditure cannot directly be retrieved at the central level and others  choosing to have the health spending incurred at the central level split by disease, similar  to  the  process  undertaken  for  the  spending  incurred  in  service  delivery  settings.  For  consistency – and to guarantee cross‐country comparisons – WHO does not publish DIS.6  amounts on GHED. Before publication, WHO proportionally redistributes country‐produced  DIS.6 amounts, if any, using the known proportions of DIS.1–DIS.5 and DIS.nec (Annex 3).    Whenever there is no available data for the year under consideration and the pattern of  service delivery remained the same as in previous years, then an estimation of the disease  expenditure is generated by applying the disease structure of each of the four FS groups of  previous years to the FS groups of the estimated year.  𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑡𝑡െ1 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡 ൌ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡െ1 ൈ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡 Where:  yi,t – expenditure for disease category i in year t    i – disease category    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOPs and others)    t – year of estimate.    3.7 Data on expenditure on COVID‐19 From 2021, WHO, OECD and Eurostat have  jointly  issued methodological guidance and  started  collecting  data  on  health  expenditure  on  COVID‐19,  using  a  number  of  special  memorandum items (8) (Table 3). From 2022, these series for current health expenditure  are published on GHED.  The use of  these memorandum  items  is  recommended  in  the  context  of  the  COVID‐19  pandemic,  at  least  for  countries  which  do  not  report  the  classification of diseases and conditions (DIS), in which COVID‐19 is reported as DIS.1.9.2,  as an outbreak that is declared as a Public Health Emergency of International Concern.          7 GHED presents three FS groups: GGHE-D, EXT, and PVT-D (which is the sum of OOPs and others). 16      Table 3 Spending memorandum items related to COVID‐19 in JHAQ, HAQ and HAPT    Code  Category  HC.COV Special reporting items to track COVID‐19 spending within current health expenditure:  HC.COV.1  COVID‐19‐related treatments  HC.COV.2  COVID‐19 testing and contact tracing  HC.COV.3  Vaccination against SARS‐CoV‐2  HC.COV.4  COVID‐19 medical goods (PPE for final use, drugs)  HC.COV.5  Other COVID‐19‐related health spending (n.e.c.)      The first five items (HC.COV.1–5) refer to reporting items in the sense that these costs are  distributed  across  the  different  functions  within  the  boundary  of  current  health  expenditure. The sum of these five  items can be  interpreted as total COVID‐19 spending  within the boundary of current health expenditure. Therefore, in principle, HC.COV (sum of  HC.COV.1, HC.COV.2, HC.COV.3, HC.COV.4 and HC.COV.5) is equal to DIS.1.9.2. Following  this  equivalence,  WHO  is  estimating  HC.COV  items  for  countries  reporting  COVID‐19  spending under the DIS classification (DIS.1.9.2), using the HC×DIS table (Table 4), which  allows for health spending on COVID‐19 to be compared between countries reporting only  HC.COV items and countries reporting the complete disaggregation of spending by diseases  and conditions (DIS).  17        Table 4 Estimation of COVID‐19 memorandum items in GHED for countries reporting only  DIS.1.9.2    COVID‐19 memorandum item  Included health care functions (HC) for HC.COV estimation    HC.COV.1 COVID‐19‐related  treatment   HC.1×DIS.1.9.2 (including all HC.1 subcategories)   HC.2×DIS.1.9.2 (including all HC.2 subcategories)   HC.3×DIS.1.9.2 (including all HC.3 subcategories)   HC.4.3×DIS.1.9.2    HC.COV.2 COVID‐19 testing and  contact tracing   HC.4.1×DIS.1.9.2   HC.6.3×DIS.1.9.2  (this estimation does not capture testing recorded along with treatment activities  under HC.1–3 and auto‐tests purchased from retailers under HC.5.1.3)  HC.COV.3 Vaccination against  SARS‐CoV‐2   HC.6.2×DIS.1.9.2  (this estimation does not capture spending related to COVID‐19 immunization  captured under HC.6.1, HC.6.5 and HC.7.1)  HC.COV.4 COVID‐19 medical  goods   HC.5×DIS.1.9.2 (including all HC.5 subcategories)          HC.COV.5 Other COVID‐19 health  spending (n.e.c.)   HC.4.2×DIS.1.9.2   HC.4.nec×DIS.1.9.2   HC.6.1×DIS.1.9.2   HC.6.4×DIS.1.9.2   HC.6.5×DIS.1.9.2   HC.6.6×DIS.1.9.2   HC.6.nec×DIS.1.9.2   HC.7×DIS.1.9.2 (including all HC.7 subcategories)   HC.9×DIS.1.9.2      HC.COV memorandum items are also published, when available, by groups of revenues of  financing  scheme:  GGHE‐D,  external  funding,  and  private  domestic  funding  (PVT‐D,  including households and other domestic private sources). It should be noted that data on  HC.COV items provided by countries are not always comprehensive in terms of financing  schemes/sources and activities reported. For most countries,  it  is  limited to government  spending; it is recommended to look at the metadata associated with the values (that is,  comments)  to  have  a  better  understanding  of  the  scope  of  the  spending  reported  in  HC.COV for each country.    Further details and technical guidance on mapping activities related to COVID‐19 and SHA  2011 and special memorandum  items are  in a separated technical note, available  in the  GHED Documentation Centre (8).    3.8 Data on expenditure on vaccines WHO has started publishing estimates of vaccines expenditure for the first time in 2022 for  a series starting in year 2016. The vaccine spending estimates are submitted by Member  States  that have  included  the  factor of provision  classification  in  their health accounts’  production. The factor of provision are the factor inputs – salaries, commodities and so on  – used by providers  to produce  the goods and  services  consumed or  to undertake  the  18      activities conducted in the system (Table 5).    Table 5. Factor of provision main categories, with vaccines as a subcategory of pharmaceuticals    Code  Categories of the factor of provision  classification  FP.1  Compensation of employees  FP.2  Self‐employed professional remuneration  FP.3  Materials and services used  FP.3.2  Health care goods  FP.3.2.1  Pharmaceuticals  FP.3.2.1.4  Vaccines  FP.3.2.2  Other health care goods  FP.3.3  Non‐health care services  FP.3.4  Non‐health care goods  FP.3.nec  Other materials and services used (n.e.c.)  FP.4  Consumption of fixed capital  FP.5  Other items of spending on inputs  FP.nec  Unspecified factors of health care provision (n.e.c.)      Vaccine expenditure is published by FS group (GGHE‐D, EXT and PVT‐D), as explained above.  WHO does not provide estimations for vaccine expenditures if they are missing.  3.9 Data on expenditure by age The health expenditure on children under 5 years old (AGE.1) is a subcategory of the age  classification  (AGE) which  is used  to  assess  the  consumption of health  care  goods  and  services by age group.    The expenditure data on children under 5 years old is published for a series starting from  year 2016, in cases in which AGE classification is included in countries health accounts.    The health expenditure on children under 5 years old  is published by FS group (GGHE‐D,  EXT and PVT‐D) and  total. The  latter  is  calculated as  the  sum of AGE.1 by FS group, as  follows:    𝑦𝑦𝑖𝑖 ൌ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝐺𝐺𝐺𝐺𝐻𝐻𝐸𝐸െ𝐷𝐷 + 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 ൅ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑃𝑃𝑃𝑃𝐸𝐸െ𝐷𝐷 Where:  yi – expenditure for age group I (AGE.1 in this case)    i – AGE.1    GGHE‐D – expenditure from domestic public sources  19      EXT – expenditure from external aid    PVT‐D – expenditure from domestic private sources.    The estimation of the expenditure on AGE.1 is conducted by applying its share over each  FS group of the latest year available to each FS group of the estimated year, as follows:  𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑡𝑡െ1 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡 ൌ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡െ1 ൈ 𝑦𝑦𝑖𝑖,𝑡𝑡 Where:  yi – expenditure on AGE.1    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOP and others)    t – estimated year.    3.10 Data on expenditure with 1‐year lag (t − 1) From 2022, WHO is publishing on GHED health expenditure data with 1‐year lag (t − 1) (that  is, reference year 2021, data updated in 2022) for countries that provided these data.    For the first publication of t – 1 data, data for the year 2021 were published for 20 countries;  for half of these countries, data were available only by financing scheme categories (FS). In  general, t − 1 data are preliminary estimates and are provided by the countries through  JHAQ, HAQ or HAPT.    WHO does not estimate or project t − 1 data  for countries.  In addition, not all required  classifications and categories are  reported by  the countries:  t  − 1 data are  reported  for  countries with available data at  least  for health care  financing schemes  (HF).  In cases  in  which countries provided health expenditure data for other SHA 2011 classifications (FS,  HC,  HK,  etc.),  these  are  also  published  on  GHED.  Only  the  indicators  associated with  available data points are reported.    4. Quality control and data validation Quality checks and data validation are inherent parts of the production of health accounts  estimates  and  should  be  performed  by  health  accounts  teams  before  the  data  are  submitted to WHO. Quality checks can be applied at various stages of the process, such as  during the collection of data, when uploading data from the original source to HAPT (in the  case of countries that use the tool) or after the mapping of data by SHA 2011 classifications  has been done.    Once  the  data  have  been  submitted,  the WHO  health  accounts  team  performs  quality  checks to ensure it complies with SHA 2011 and statistical rules. When outstanding changes  are  observed  for  categories  or  crosses,  countries  are  asked  if  the  changes  respond  to  changes  in health policy or  system, or  to methodological  changes  in  the production of  20      country health accounts (for example, the availability of new data sources or application of  different estimation methods). As part of this validation process, the country teams might  need to revise the submitted data and perform quality improvements, both in the data and  in the metadata reported to WHO.    The main  types of quality  checks  are negative  values  indication,  consistency  check  (for  example,  comparing  totals  from  different  classifications  and  checking  consistency  of  subtotals with  totals),  atypical entries  checks  (values  reported  in  crosses of  categories,  where they generally may not intersect; see Annex 4), revisions of time consistency (time  trends  and  growth  rates),  and  checking  of  potential  compilation  issues  (for  example,  missing or partially missing values), differences  from SHA2011 definitions, or over‐ and  underestimates.    Data  validation  should  be  conducted  at  national,  regional  and  global  levels  to  achieve  consistency  and  improve  quality  of  the  health  expenditures  estimates.  Validation  at  national  and  regional  levels  also  includes  approval  by  national  authorities  for  the  publication of the health accounts data.    5. Macroeconomic data and other additional data sources Health expenditure indicators such as current health expenditure as a share of GDP and the  prioritization of health  in government spending (general government health expenditure  as a share of general government expenditure) are central to health financing evaluation  and rely on macroeconomic data. In the absence of timely consolidated revenue and health  accounts  data  produced  by  country,  macroeconomic  data  are  used  to  estimate  components of health expenditure such as out‐of‐pocket expenditure.    Seven macroeconomic series used on the GHED are:   Gross domestic product  (GDP)  is a basic measure of  the overall  size of a  country’s  economy. From the expenditure perspective, it includes government and private final  consumption, investment, and the balance of trade (exports minus imports).   General  government  expenditure  (GGE)  is  a  measure  of  the  total  spending  of  a  country’s  government.  It  includes  the  total  expense  and  the  net  acquisition  of  nonfinancial assets of all public entities (including central, state and local government)  except  public  enterprises,  as  well  as  social  transfers  such  as  pensions  and  unemployment benefits.   Private final consumption (PFC)  is a component of GDP and  is the value of all goods  and services, including durable products, consumed by resident households and non‐  profit institutions serving households – for example, nongovernmental organizations.   Exchange rate (XRT) is the value of a national currency in terms of another currency,  (US dollars in GHED). Given that exchange rates can fluctuate significantly over time, an  annual average is used for constructing indicators.  21       Purchasing  power  parity  (PPP)  is  a  conversion  rate  that  expresses  the  value  of  a  currency in terms of its ability to purchase the same “basket” of goods and services in  different  countries.  PPP  values  capture  differences  in  costs  of  living  in  different  countries and are an alternative to exchange rates.   GDP deflator (GDPD) captures price changes for a country’s economy as a whole and is  used to convert expenditure series from nominal to constant prices, which allows times  series to reflect real changes  in expenditure over time. By default, constant values  in  GHED are reported last‐reported‐year prices   Population (POP) is the number of people in a country, area, or region as of 1 July of  the year. Population values allow health expenditure  to be considered  in per capita  terms, which facilitates the comparison of countries of different populations.  The  detailed  selection  process  of macroeconomic  indicators  is  described  in  a  separate  document (9). For OECD and Eurostat Member States, WHO uses the same macroeconomic  data as  these organizations. For other countries, preferred data  sources are detailed  in  Table 6.    Table 6 Preferred data sources for macroeconomic indicators in non‐OECD/EU countries    Macroeconomic data series  Preferred data source  Ex pe nd itu re   GDP  Gross domestic product  IMF WEO    GGE  General government  expenditure    IMF WEO  PFC  Private final consumption  IMF IFS or World Bank  Pr ice s  XRT  Exchange rate  World Bank  PPP  Purchasing power parity rate  World Bank  GDPD  GDP deflator  IMF WEO  Po pu la tio n    POP      Population    UN Population Division  IFS = International Financial Statistics; WEO = World Economic Outlook The macroeconomic data series are considered together, which is especially important for  the strongly related values of GDP, PFC and GDPD. In situations in which the preferred data  source does not exist for a particular country or when certain data points in the time series  are  unavailable,  further  country‐specific  analysis  can  help  identify  an  appropriate  alternative – perhaps use of other sources or the extrapolation from the most recent year  using the growth of the same series from another source.    In the case of unavailability of data for PPP rate for country or year, the rate is extrapolated  by WHO using the GDPD method:  22      𝑡𝑡 𝐴 𝐴 𝐴 𝐴 𝐴 𝐴𝐴 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡െ1 ൈ ሺ𝐺𝐺𝐺𝐺𝑃𝑃𝐺𝐺𝑡𝑡 ൊ 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑃𝑃𝐺𝐺𝑡𝑡െ1ሻ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ൌ 𝐴𝐴 1 ൈ ሺ𝐺𝐺𝐺𝐺𝑃𝑃𝐺𝐺𝑡𝑡 ൊ 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑃𝑃𝐺𝐺𝑡𝑡െ1ሻ 𝑈𝑈𝑈𝑈𝐴𝐴 𝑈𝑈𝑈𝑈𝐴𝐴 Where 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡 is the extrapolated PPP rate for country A and year t, estimated using GDPD  of country A (𝐺𝐺𝐺𝐺𝑃𝑃𝐺𝐺𝐴𝐴) for years t and t − 1 and GDPD of the reference country ( 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑃𝑃𝐺𝐺𝑈𝑈𝑈𝑈𝐴𝐴)  for the years t and t − 1.    In addition to the macroeconomic variables, each country in GHED is classified according to  World Bank  income groups  (low,  lower‐middle, upper‐middle, high).  Income groups are  defined based on 2020 data and calculated using the World Bank Atlas method: low income  countries are defined as those with a gross national income (GNI) per capita of US$ 1085  or  less  in 2020;  lower‐middle  income countries are those with a GNI per capita between  US$ 1086 and US$ 4255; upper‐middle income countries are those with a GNI per capita  between US$ 4256 and US$ 13205; high income countries are those with a GNI per capita  of US$ 13206 or more.    6. Metadata and data descriptions One of the key steps  in conducting health accounts  is to analyse and describe the entire  country’s health care system. This process should help data producers  to correctly map  their  national  health  care  financing  system  using  the  international  definitions  and  to  identify the potential data sources.    The WHO health accounts team compiles the methodological questionnaires provided by  countries, along with any additional explanations resulting from the validation process, and  produces the metadata to be published along with the data.    Each data point has metadata that gives the data source, whether  it was estimated, and  the methods of estimation used (Annex 5). Data Type indicates whether the variable was  estimated, documented or partially documented. A data point  is Documented when  it  is  reported  by  country  health  accounts  teams;  it  is  Partially  documented when  data  are  estimated using one or several documents that directly refer to the variable and its year;  and it is Estimated when a county does not report health expenditure data and the WHO  health accounts team estimates it based on available information (by one of the methods  mentioned  in this document). The Comments attribute of the metadata section provides  further details on the data point.    There are some symbols used on GHED. If one type of expenditure does not occur, then it  is represented by “0” (zero) on GHED – for example, if there is no compulsory contributory  health insurance scheme (HF.1.2) in a country, which is equivalent to “does not apply”.    Totals  (FS,  HF,  HC,  DIS)  represent  current  health  expenditure  indicators.  However,  sometimes totals differ from sums of the components on GHED due small rounding issues.  Rounding also may lead to inequality among totals of different classifications. In addition,  if  there are missing categories,  the breakdown of categories  in this group  is not always  23      equal to the totality.    On GHED,  absolute  values  of  expenditures  are  by  default  expressed  in  nominal  terms  (current prices) and in millions of each national currency. For some indicators expressed in  US dollars, the annual average exchange rates for the year are used.    Country  Notes,  a  supplementary  document  published  on  the  GHED  Documentation  Centre (7), contains additional information about country data. Under Footnotes, users can  find noteworthy  information about  the country during  the entire period  for which  time  series are presented. Under Release Notes, there is information about the country health  expenditure data – specifically, updates and revisions done since the previous year GHED  update, including the latest year of the series (t − 1).  24 7. References 1. Global Health Expenditure Database [online database]. Geneva: World Health Organization; 2022 (https://apps.who.int/nha/database/Select/Indicators/en, accessed 14 December 2022). 2. Rannan-Eliya RP, Lorenzoni L. Guidelines for improving the comparability and availability of private health expenditures under the System of Health Accounts Framework. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development; 2010. 3. OECD: data [online database]. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development; 2022 (http://data.oecd.org, accessed 14 December 2022). 4. Eurostat: data [online database]. Luxembourg: Eurostat; 2022 (https://ec.europa.eu/eurostat/web/main/data, accessed 14 December 2022). 5. Primary health care vital signs profiles: detailed methodology note. Primary Health Care Performance Initiative; 2018 (https://improvingphc.org/sites/default/files/VSP_Detailed_Methodology_Note.pd f, accessed 14 December 2022). 6. Measuring primary health care expenditure under SHA 2011: technical note, December 2021. Geneva: World Health Organization; 2022 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/352307, accessed 14 December 2022). 7. Global Health Expenditure Database – documentation centre [online database]. Geneva: World Health Organization; 2022 (https://apps.who.int/nha/database/DocumentationCentre/Index/en, accessed 23 December 2022). 8. Tracking COVID-19 health expenditure using the System of Health Accounts Framework. Technical note, version June 2022. Geneva: World Health Organization; 2022 (https://apps.who.int/nha/database/DocumentationCentre/Index/en, accessed 23 December 2022). 9. Brindley C, Indikadahena CK, Xu K, Roubal T. Sources of macro-economic data for global health expenditure indicators. Geneva: World Health Organization; 2018 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/350140, accessed 14 December 2022). 25      8. Annexes Annex 1 – Using the OECD CRS database to estimate externally funded health expenditure When there are no national data on externally funded health expenditure, WHO typically uses  the  OECD  Development  Assistance  Committee  CRS  database  to  estimate  aid  to  health  consistently across countries. The data are accessible from https://stats.oecd.org (Development/  Credit Reporting System data). These estimates are only a proxy  for externally  funded health  expenditure and should be taken with caution since they refer to disbursed funds and  include  disbursements for current expenditure and for capital investments.    Type of flow    The OECD CRS database classifies aid into three flows – official development assistance (ODA),  other official flows and private development finance. All are included when estimating externally  funded health expenditure:   Official development assistance are resource  flows that are:  (a) undertaken by the official  sector; (b) have promotion of economic development and welfare as the main objective and  (c) at concessional financial terms. Technical cooperation is included in aid.   Other official flows are transactions by the official sector with countries that do not meet the  conditions for eligibility for ODA, either because they are not primarily aimed at development,  or because they have a grant element of less than 25%.   Private development finance consists of flows at market terms financed out of private sector  resources. In the OECD CRS database, it includes grants from private foundations that report  their data to OECD, such as the Bill & Melinda Gates Foundation.  Concessional loans and grant element    The concessionality (softness) of a loan is calculated as the difference between the face value of  the loan and the discounted present value of the service payments the borrower will make over  the lifetime of the loan, expressed as a percentage of the face value. Four factors determine the  grant element: interest rate (per cent per annum); grace period (the interval from commitment  date to the date of the first payment of amortization); maturity (the interval from commitment  date to the date of the last payment of amortization); and discount rate used to determine the  present value of future payments. For bilateral and multilateral loans to the official sector, the  discount rates used in the ODA calculation are differentiated by the recipient country’s income  group.    To  be  registered  as ODA  in  the OECD Development  Assistance  Committee  CRS  database,  a  concessional loan should have a grant element of at least:   45%  for  bilateral  loans  to  the  official  sector  of  least  developed  countries  and  other  low  income countries (calculated at a rate of discount of 9%);  26       15% for bilateral loans to the official sector of lower‐middle income countries (calculated at  a rate of discount of 7%);   10% for bilateral loans to the official sector of upper‐middle income countries (calculated at  a rate of discount of 6%); and   10% for loans to multilateral institutions (calculated at a rate of discount of 5% for global  institutions  and  multilateral  development  banks,  and  6%  for  other  organizations,  including subregional organizations).    Currently, estimates by WHO of external aid in GHED for countries without national data take  into account the total value of disbursements for concessional loans classified as ODA (in other  words, the grant element of the loan + the nongrant part of the loan).    Purpose codes    Aid to general health (code 120) and to population policies/programmes and reproductive health  (code 130) is included in WHO estimates of externally funded health expenditure. Four classes  are excluded because they lie outside the set boundaries of health accounts (current) or capital  accounts, which are medical education/training (12181), medical research (12182), research for  prevention  and  control  of  noncommunicable  diseases  (12382)  and  population  policy  and  administrative management (13010). One item within capital investment is reported separately  from current health expenditure (basic health infrastructure – 12230). However, disbursements  for capital  investments can still be  included under all other categories  taken  into account  for  WHO estimates of externally funded health expenditure. These categories are:      12220  Basic health care    12240  Basic nutrition    12250  Infectious disease control    12261  Health education    12262 Malaria control    12263  Tuberculosis control    12281  Health personnel development    12310  NCDs control, general    12320  Tobacco use control    12330  Control of harmful use of alcohol and drugs    12340  Promotion of mental health and well‐being    12350  Other prevention and treatment of NCDs    13020  Reproductive health care    13030  Family planning    13040  STD control including HIV/AIDS    13081  Personnel development for population and reproductive health.  The  data  used  are  lagged  by  1  year  to  take  into  account  national  capacities  to  absorb  and  consume the funds received (i.e. disbursements for 2019 in CRS database are used to estimate  27      external  health  spending  for  2020  in  GHED).  To  estimate  the  “Transfers  distributed  by  government  from  foreign origin”  (FS.2),  the  share of  aid  channelled  to  the public  sector  (as  reported by the OECD CRS channel variable) is used. The remainder is allocated to direct foreign  transfers (FS.7).    Annex 2 – Full list of diseases and conditions by category Disease/condition code  Disease/condition name    DIS.1  Infectious and parasitic diseases    DIS.1.1  HIV/AIDS and other sexually transmitted diseases (STDs)  DIS.1.1.1  HIV/AIDS and opportunistic infections (OIs)  DIS.1.1.1.1  HIV/AIDS  DIS.1.1.1.2  TB/HIV  DIS.1.1.1.3  Other OIs due to AIDS  DIS.1.1.1.nec  Unspecified HIV/AIDS and OIs (n.e.c.)  DIS.1.1.2  STDs other than HIV/AIDS  DIS.1.1.nec  Unspecified HIV/AIDS and other STDs (n.e.c.)  DIS.1.2  Tuberculosis (TB)  DIS.1.2.1  Pulmonary TB  DIS.1.2.1.1  Drug‐susceptible tuberculosis (DS‐TB)  DIS.1.2.1.2  Multidrug‐resistant tuberculosis (MDR‐TB)  DIS.1.2.1.3  Extensively drug resistant tuberculosis (XDR‐TB)  DIS.1.2.1.nec  Unspecified pulmonary tuberculosis (n.e.c.)  DIS.1.2.2  Extra pulmonary TB  DIS.1.2.nec  Unspecified tuberculosis (n.e.c.)  DIS.1.3  Malaria  DIS.1.4  Respiratory infections  DIS.1.5  Diarrhoeal diseases  DIS.1.6  Neglected tropical diseases (NTDs)  DIS.1.7  Vaccine preventable diseases  DIS.1.8  Hepatitis  DIS.1.9  Public Health Emergencies of International Concern (PHEICs)  DIS.1.9.1  Ebola Virus Disease (EBV)  DIS.1.9.2  Disease from coronavirus SARS‐CoV‐2 (COVID‐19)  DIS.1.9.nec  Other and unspecified PHEICs (n.e.c.)  DIS.1.nec  Other and unspecified infectious and parasitic diseases (n.e.c.)  DIS.2  Reproductive health    DIS.2.1  Maternal conditions  DIS.2.2  Perinatal conditions  DIS.2.3  Contraceptive management (family planning)  DIS.2.nec  Unspecified reproductive health conditions (n.e.c.)  DIS.3  Nutritional deficiencies  DIS.4  Noncommunicable diseases (NCDs)  DIS.4.1  Cancers  28      DIS.4.2  Endocrine and metabolic disorders  DIS.4.2.1  Diabetes  DIS.4.2.nec    Other and unspecified endocrine and metabolic disorders (n.e.c.)  DIS.4.3  Cardiovascular diseases  DIS.4.3.1  Hypertensive diseases  DIS.4.3.nec  Other and unspecified cardiovascular diseases (n.e.c.)  DIS.4.4  Mental & behavioural disorders, and neurological conditions  DIS.4.4.1  Mental (psychiatric) disorders  DIS.4.4.2  Behavioural disorders  DIS.4.4.3  Neurological conditions  DIS.4.4.nec   Unspecified mental & behavioural disorders and neurological conditions (n.e.c.)  DIS.4.5  Respiratory diseases  DIS.4.6  Diseases of the digestive system  DIS.4.7  Diseases of the genitourinary system  DIS.4.8  Sense organ disorders  DIS.4.9  Oral diseases  DIS.4.nec  Other and unspecified noncommunicable diseases (n.e.c.)  DIS.5  Injuries    DIS.5.1  Road traffic accidents  DIS.5.nec  Other and unspecified injuries (n.e.c.)  DIS.6  Non‐disease specific (administration and governance at the central level)    DIS.nec  Other and unspecified diseases/conditions (n.e.c.)  n.e.c. = not elsewhere classified.    The DIS.6 category was initially meant to capture health‐system‐related spending pertaining to  central  administration  and  governance  that  could  not  immediately  be  linked  to  a  particular  disease. However, from a methodological perspective, this type of spending is best traced under  the health care function classification, which records the purpose of the spending incurred, or  under  the  health  care  provider  classification.  For  some  countries,  however,  splitting  administration‐ and governance‐related spending by disease represents a challenge, since the  underlying  routine health  information management  system  is not necessarily  equipped with  details that permit such distribution. So, some countries are still using this DIS.6 category in their  health accounts. WHO, when it receives such results, proceeds with DIS.6 amount redistribution  to the actual disease categories before global‐level release of data, because consistency is crucial  for international comparability. The share of DIS.1–DIS.5 and DIS.nec is applied.  29      Annex 3 – Steps to distribute DIS.6 1. Define health care revenue groups  The redistribution is undertaken for the main health financing scheme revenue (FS) groups as  follows:    𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺˗𝐺𝐺 ൌ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 1 ൅ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 3 𝐺𝐺𝐸𝐸𝐸𝐸 ൌ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 2 ൅ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 7 𝑃𝑃𝑃𝑃𝐸𝐸˗𝐺𝐺 ൌ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 4 ൅ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 5 ൅ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 6 ൅ 𝐹𝐹𝐹𝐹. 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 Where  GGHE‐D  refers  to  domestic  public  sources,  including  government  domestic  revenue  allocated to health purposes (FS.1) and social  insurance contributions (FS.3). EXT, for external  aid, includes both transfers from foreign origin distributed by the government (FS.2) and direct  foreign  transfers  (FS.7).  PVT‐D  refers  to  private  domestic  sources,  including  unspecified  and  compulsory prepayment other  than FS.3  (FS.4), voluntary prepayment  (FS.5), other domestic  revenues (FS.6) and unspecified revenues of health care financing schemes (FS.nec). Note that  there is an intermediary step for the calculation of PVT‐D – out‐of‐pocket (OOP) spending (FS.6.1)  is calculated separately from other private domestic sources, and the two are then added.    2. Deduct DIS.6 by FS group  After  defining  FS  groups,  it  is  necessary  to  deduct  the  expenditure  on  DIS.6  from  each  expenditure by FS group as follows:    𝑧𝑧𝑖𝑖𝑡𝑡 ൌ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑡𝑡 െ 𝐺𝐺𝐷𝐷𝐹𝐹. 6𝑖𝑖𝑡𝑡 Where:  𝑧𝑧𝑖𝑖𝑡𝑡 – the FS group expenditure after deducting DIS.6    𝑥𝑥𝑖𝑖𝑡𝑡 – the expenditure by FS group    𝐺𝐺𝐷𝐷𝐹𝐹. 6𝑖𝑖𝑡𝑡 – the expenditure on DIS.6 by FS group    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOP and others)    t – estimated year.    3. Compute new disease shares  The shares are computed by dividing the  initial disease expenditure by FS group (𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ሻ between the  respective FS group expenditure after deducting DIS.6 (𝑧𝑧𝑖𝑖𝑡𝑡 ሻ:  𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 Where:  𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ൌ 𝑧𝑧𝑖𝑖𝑡𝑡 𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the disease share after deducting DIS.6 by FS group  30      𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the initial disease expenditure by FS group    𝑧𝑧𝑖𝑖𝑡𝑡 – the FS group expenditure after deducting DIS.6    𝑖𝑖 – disease category    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOP and others)    t – estimated year.    4. Compute new disease expenditure after redistributing DIS.6  The  new  disease  expenditure  after  redistributing  DIS.6  can  be  computed  using  different  methods, but always keeping mathematical consistency.    a) Redistributing the expenditure on DIS.6:    This  consists  of  reallocating  DIS.6  to  DIS.1–DIS.5  and  DIS.nec  using  the  disease  share  after  deducting DIS.6  calculated  in  step 3. The expenditure on DIS.6  redistributed  is  computed by  multiplying the expenditure on DIS.6 by FS group by the disease share, 𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡:    𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ൌ 𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ൈ 𝐺𝐺𝐷𝐷𝐹𝐹. 6𝑖𝑖𝑡𝑡 Where:  𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the disease share after deducting DIS.6 by FS group    𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the expenditure on DIS.6 redistributed    𝐺𝐺𝐷𝐷𝐹𝐹. 6𝑖𝑖𝑡𝑡 – the expenditure on DIS.6 by FS group    𝑖𝑖 – disease category    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOP and others)    t – estimated year.    Then, the new disease expenditure after distributing DIS.6 is:    𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ൌ 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ൅ 𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 Where:  𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the expenditure on DIS.6 redistributed    𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the new disease expenditure by FS group    𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the initial disease expenditure by FS group  31      𝑖𝑖 – disease category    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOP and others)    t – estimated year.    b) Computing the new disease expenditure directly:    Another way of distributing DIS.6 is recomputing the disease expenditure by FS group directly.  The new amounts are the results of multiplying the disease share after deducting DIS.6 ሺ𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡ሻ by  the total expenditure by FS group ሺ𝑥𝑥𝑖𝑖𝑡𝑡ሻ:    𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ൌ 𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 ൈ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑡𝑡 Where:  𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the disease share after deducting DIS.6 by FS group    𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡 – the new disease expenditure by FS group    𝑥𝑥𝑖𝑖𝑡𝑡 – the expenditure by FS group    𝑖𝑖 – disease category    j – FS groups (GGHE‐D, EXT, OOP and others)    t – estimated year.    Table A3.1 shows examples of redistributions following these methods.  32      Table A3.1 Example for the redistribution of DIS.6 data by other diseases crossed by financing sources    Step 1  Step 2  Step 3  Step 4  DIS  FS.1  FS.3  Define FS  groups  (GGHE‐D =  FS.1 + FS.3)  Discount DIS.6  by FS group  (GGHE‐D − DIS.  6×GGHE‐D)  Compute  new  disease  shares  (each row  in step  1/total in  step 2)  Compute new disease expenditure  after redistributing DIS.6  a.1. The  expenditure on  DIS.6  redistributed  (DIS.6×row  values in step 3)  a.2. The new  disease  expenditure by  FS group  (a.1 + step 1)  b. Computing  the new  disease  expenditure  directly  (total in  step 1×row  values in  step 3)  DIS.1  78.78  15.76  94.53  0.42  78.47  172.99  172.99  DIS.1.1  1.43  0.29  1.71  0.01  1.419  3.13  3.13  DIS.1.2  3.41  0.68  4.09  0.02  3.392  7.48  7.48  DIS.1.3  0.83  0.17  1.00  0.00  0.834  1.84  1.84  DIS.1.4  27.54  5.51  33.05  0.15  27.433  60.48  60.48  DIS.1.5  8.71  1.74  10.45  0.05  8.678  19.13  19.13  DIS.1.6  7.76  1.55  9.31  0.04  7.732  17.05  17.05  DIS.1.7  0.38  0.08  0.46  0.00  0.382  0.84  0.84  DIS.1.8  0.51  0.10  0.61  0.00  0.508  1.12  1.12  DIS.1.nec  28.20  5.64  33.84  0.15  28.089  61.93  61.93  DIS.2  18.83  9.42  28.25  0.13  23.452  51.70  51.70  DIS.2.1  17.01  8.50  25.51  0.11  21.174  46.68  46.68  DIS.2.nec  1.83  0.91  2.74  0.01  2.278  5.02  5.02  DIS.3  0.14  0.00  0.14  0.00  0.113  0.25  0.25  DIS.4  19.42  38.83  58.25  0.26  48.354  106.60  106.60  DIS.5  8.47  16.93  25.40  0.11  21.089  46.49  46.49  DIS.6  186.03  0.00  186.03  DIS.nec  8.77  8.77  17.53  0.08  14.556  32.09  32.09  All DIS  320.43  89.70  410.13  224.10  1.00  186.03  410.13  410.13     GHED update 2022 – Methodology  December 2022    Annex 4 – Possible crosses between financing sources and financing schemes under SHA 2011 FS.1.1  FS.1.2  FS.1.3  FS.1.4  FS.2  FS.3  FS.4  FS.5  FS.6.1  FS.6.2  FS.6.3  FS.7  I n t e r n a l   t r a n s f e r s   a n d   g r a n t s   T r a n s f e r s   b y   g o v e r n m e n t   o n   b e h a l f   o f   s p e c i f i c   g r o u p s   S u b s i d i e s   O t h e r   t r a n s f e r s   f r o m   g o v e r n m e n t   d o m e s t i c   r e v e n u e   T r a n s f e r s   d i s t r i b u t e d   b y   g o v e r n m e n t   f r o m   f o r e i g n   o r i g i n   S o c i a l   i n s u r a n c e   c o n t r i b u t i o n s   C o m p u l s o r y   p r e p a y m e n t   ( o t h e r   t h a n   F S . 3 )   V o l u n t a r y   p r e p a y m e n t   O t h e r   r e v e n u e s   f r o m   h o u s e h o l d s   ( n . e . c . )   O t h e r   r e v e n u e s   f r o m   c o r p o r a t i o n s   ( n . e . c . )   O t h e r   r e v e n u e s   f r o m   N P I S H   ( n . e . c . )   D i r e c t   f o r e i g n   t r a n s f e r s   HF.1.1  Government schemes  HF.1.2.1  Social health insurance schemes  HF.1.2.2  Compulsory private insurance schemes  HF.2.1  Voluntary health insurance schemes  HF.2.2  NPISH financing schemes (including development agencies)  HF.2.3  Enterprise financing schemes  HF.3  Household out‐of‐pocket payment  HF.4  Rest of the world financing schemes (nonresident)  NPISH = Non-profit institutions serving households Notes: Other crosses are also possible in certain country health financing systems. cross is strongly possible cross is possible  GHED update 2022 – Methodology  December 2022    Annex 5 – Metadata fields presented on the GHED Country attributes  Country name  Currency  WHO region name  Income group name  Fiscal year  Official focal point  Footnote  Indicator attributes  Name  Unit  Footnote  Sources  Comments  Methods of  estimation  Data type  Observation attributes  Sources  Comments  Methods of  estimation  Data type  Last updated  Validation  37