Geographic patterns of deprivation in South Africa: informing health equity analyses and public resource allocation strategies
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in the use of small area analyses in investigating the relationship between socioeconomic status and health, and in informing resource allocation decision-making. However, few such studies have been undertaken in low- and middle-income countries (LMICs). This paper reports on such a study undertaken in South Africa. It both looked at the feasibility of developing a broad-based area deprivation index in a data scarce context and considered the implications of such an index for geographic resource allocations. Despite certain data problems, it was possible to construct and compare three different indices: a general index of deprivation (GID), compiled from census data using principal component analysis; a policy-perspective index of deprivation (PID), based on groups identified as priorities within policy documents; and a single indicator of deprivation (SID), selected for relevance and feasibility of use. The findings demonstrate clearly that in South Africa deprivation is multi-faceted, is concentrated in specific areas within the country and is correlated with ill-health. However, the formula currently used by the National Treasury to allocate resources between geographic areas, biases these allocations towards less deprived areas within the country. The inclusion of the GID within this formula would dramatically alter allocations towards those areas suffering from human development deficits. The area in which analysis was undertaken was not, however, sufficiently small to identify pockets of deprivation within the less deprived metropolitan areas. These findings suggest that it is feasible to conduct small area analyses in LMICs but that specific attention needs to be given to the size of the geographic unit used in analysis. In addition, they highlight the importance of considering deprivation in resource allocation mechanisms if vertical equity goals are to be promoted through resource allocation, particularly within decentralized health systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».