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Enregistrement W1965149071 · doi:10.1186/1471-2458-14-1158

Is the process for selecting indigents to receive free care in Burkina Faso equitable?

2014· article· en· W1965149071 sur OpenAlexafffund
Nicole Atchessi, Valéry Ridde, Marı́a Victoria Zunzunegui

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Saint-Luc
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaInternational Development Research CentrePublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésBiostatisticsMedicineDisadvantagedUser feeLogistic regressionPublic healthEnvironmental healthHealth careSocioeconomic statusNursingPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Burkina Faso, patients are required to pay for healthcare. This constitutes a barrier to access for indigents, who are the most disadvantaged. User fee exemption systems have been created to facilitate their access. A community-based initiative was thus implemented in a rural region of Burkina Faso to select the worst-off and exempt them from user fees. The final selection was not based on pre-defined criteria, but rather on community members' tacit knowledge of the villagers. The objective of this study was to analyze the equitable nature of this community-based selection process. METHOD: Based on a cross-sectional study carried out in 2010, we surveyed 1,687 indigents. The variables collected were those that determine healthcare use according to the Andersen-Newman model (1969): sociodemographic variables; income; occupation; access to financial, food or instrumental assistance; presence of chronic illness; and disabilities related to vision, muscle strength, or mobility. Bivariate analyses and logistic regression were performed. RESULTS: User fee exemptions were given mainly to indigents who were widowed (OR = 1.40; CI 95% [1.10-1.78]), had no financial assistance from their household for healthcare (OR = 1.58; CI 95% [1.26-1.97], lived alone (OR = 1.28; CI 95% [1.01-1.63]), lived with their spouses, (OR = 2.00; CI 95% [1.35-2.96], had vision impairments (OR = 1.45; CI 95% [1.14-1.84]), or had poor muscle strength and good mobility (OR = 1.73; CI 95% [1.28-2.33]). The indigent selection was not determined by household income, self-reported chronic illness, or previous use of services. CONCLUSION: The community selection process took into account factors related to social vulnerability and functional limitations. However, we cannot affirm that the selection process was perfectly equitable, as it was very restrictive due to the limited budget available and the State's lack of engagement in this matter. Exemption processes should be temporary solutions, and the State should make a commitment to move toward universal healthcare coverage.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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