The Effect of Performance-Based Financial Incentives on Improving Health Care Provision in Burundi: A Controlled Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
To strengthen the health care delivery, the Burundian Government in collaboration with international NGOs piloted performance-based financing (PBF) in 2006. The health facilities were assigned - by using a simple matching method - to begin PBF scheme or to continue with the traditional input-based funding. Our objective was to analyse the effect of that PBF scheme on the quality of health services between 2006 and 2008. We conducted the analysis in 16 health facilities with PBF scheme and 13 health facilities without PBF scheme. We analysed the PBF effect by using 58 composite quality indicators of eight health services: Care management, outpatient care, maternity care, prenatal care, family planning, laboratory services, medicines management and materials management. The differences in quality improvement in the two groups of health facilities were performed applying descriptive statistics, a paired non-parametric Wilcoxon Signed Ranks test and a simple difference-in-difference approach at a significance level of 5%. We found an improvement of the quality of care in the PBF group and a significant deterioration in the non-PBF group in the same four health services: care management, outpatient care, maternity care, and prenatal care. The findings suggest a PBF effect of between 38 and 66 percentage points (p<0.001) in the quality scores of care management, outpatient care, prenatal care, and maternal care. We found no PBF effect on clinical support services: laboratory services, medicines management, and material management. The PBF scheme in Burundi contributed to the improvement of the health services that were strongly under the control of medical personnel (physicians and nurses) in a short time of two years. The clinical support services that did not significantly improved were strongly under the control of laboratory technicians, pharmacists and non-medical personnel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».