Learning from health system reforms: lessons from Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Burkina Faso has implemented a macroeconomic adjustment programme (MAP) along with an ambitious reform of the health care system. Our aim was (1) to verify whether MAPs led to a reduction in health resources, and (2) to analyze the consequences of health policies implemented. METHOD: Cross-sectional and retrospective study, spanning the years 1983-2003. The macro aspect is based upon documents from national and international sources, a database of secondary socioeconomic data, and interviews of key informants working in upper management. Household and health facility surveys were conducted in three regions covering 53 communities. RESULTS: Within the reforms, the health sector benefited from an important flow of resources. There were significant increases in public expenditures, health care staff, the number of primary care facilities and the availability of generic drugs. However, health facilities in the public sector remain underused and major inequities subsist. Access to health care is constrained by the population's ability to pay. Health expenditures impoverish households, creating new poor and impoverishing the already poor. CONCLUSIONS: The success of reforms depends largely on the extent to which they remove financial barriers to access to services. The experience of Burkina Faso also reveals the need for fundamental changes that will motivate staff, improve productivity, and ensure good quality services. Integrating health development policies with strategic plans for poverty reduction can provide new opportunities for African countries to redesign their health systems within this type of perspective.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».