A literature review of the disruptive effects of user fee exemption policies on health systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several low- and middle-income countries have exempted patients from user fees in certain categories of population or of services. These exemptions are very effective in lifting part of the financial barrier to access to services, but they have been organized within unstable health systems where there are sometimes numerous dysfunctions. The objective of this article is to bring to light the disruptions triggered by exemption policies in health systems of low- and middle-income countries. METHODS: Scoping review of 23 scientific articles. The data were synthesized according to the six essential functions of health systems. RESULTS: The disruptions included specifically: 1) immediate and significant increases in service utilization; 2) perceived heavier workloads for health workers, feelings of being exploited and overworked, and decline in morale; 3) lack of information about free services provided and their reimbursement; 4) unavailability of drugs and delays in the distribution of consumables; 5) unpredictable and insufficient funding, revenue losses for health centres, reimbursement delays; 6) the multiplicity of actors and the difficulty of identifying who is responsible ('no blame' game), and deficiencies in planning and communication. CONCLUSIONS: These disruptive elements give us an idea of what is to be expected if exemption policies do not put in place all the required conditions in terms of preparation, planning and complementary measures. There is a lack of knowledge on the effects of exemptions on all the functions of health systems because so few studies have been carried out from this 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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».