Street‐level workers’ criteria for identifying indigents to be exempted from user fees in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Universal healthcare coverage cannot be achieved in Africa as long as the indigent, the poorest, are unable to access healthcare systems. This study was carried out in Burkina Faso to obtain street-level workers' perspectives on what criteria should be used to select indigents to be exempted from user fees. METHODS: Two group consensus techniques were used (Delphi and Concept Mapping). The participants were nurses (CM; n = 24), midwives (CM; n = 23) from a rural district and Social Action agents (CM; n = 31) and healthcare workers (Delphi n = 23) in training at two national schools. RESULTS: Altogether, 446 criteria were proposed. The nurses put forward criteria related to being ill without support and being a victim of society. The midwives focused more on the disabled poor and those who were ill and unsupported. The healthcare workers in training mentioned disabled persons and the elderly with no family support. The Social Action agents spoke about vulnerability related to illness or disability and the fact of being excluded or being a disaster victim. CONCLUSIONS: These criteria proposed by street-level workers add to other studies conducted in Burkina Faso and should help the State to improve indigents' access to care.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».