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Enregistrement W1565560401 · doi:10.1007/s13149-013-0307-8

La charge de travail des agents de santé dans un contexte de gratuité des soins au Burkina Faso et au Niger

2013· article· fr· W1565560401 sur OpenAlexaff
L. Antarou, Valéry Ridde, Séni Kouanda, Ludovic Queuille

Notice bibliographique

RevueBulletin de la Société de pathologie exotique · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

User fees exemption policy supported by NGOs in Burkina Faso and Niger resulted in a higher utilization of health services in primary health care facilities. We conducted a survey in 2 health districts in Burkina Faso and Niger in 2011. The study objective was to assess whether the higher utilization associated with the user fees exemption policy, may result in an overload for health staff at the front line in health facilities. The WHO's recommended WISN method was used to compute a ratio of actual/required staff using a comparative study with 4 control facilities and 4 intervention sites where the user fees exemption policy was provided by local NGOs in both countries. Overall, 8 primary health facilities both in Burkina Faso and Niger were involved. In Burkina Faso, the ratio was ≥1 in all facilities both control and intervention, i.e. a sufficient staff in facilities. In Niger, 3 out of the 4 intervention facilities in Keita district were found to have a ratio ≤1, i.e. understaffed. In the 4 control facilities, the staff was sufficient with a ratio ≥1. In Burkina Faso, the actual number of staff in facilities appeared enough to face the higher utilization of health services that may follow the user fees exemption policy supported by local NGOs unlike Niger where we found that the actual number of staff was insufficient to face a possible higher utilization resulting from the same policy in intervention facilities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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