Protocol for the process evaluation of interventions combining performance-based financing with health equity in Burkina Faso
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The low quality of healthcare and the presence of user fees in Burkina Faso contribute to low utilization of healthcare and elevated levels of mortality. To improve access to high-quality healthcare and equity, national authorities are testing different intervention arms that combine performance-based financing with community-based health insurance and pro-poor targeting. There is a need to evaluate the implementation of these unique approaches. We developed a research protocol to analyze the conditions that led to the emergence of these intervention arms, the fidelity between the activities initially planned and those conducted, the implementation and adaptation processes, the sustainability of the interventions, the possibilities for scaling them up, and their ethical implications. METHODS/DESIGN: The study adopts a longitudinal multiple case study design with several embedded levels of analyses. To represent the diversity of contexts where the intervention arms are carried out, we will select three districts. Within districts, we will select both primary healthcare centers (n =18) representing different intervention arms and the district or regional hospital (n =3). We will select contrasted cases in relation to their initial performance (good, fair, poor). Over a period of 18 months, we will use quantitative and qualitative data collection and analytical tools to study these cases including in-depth interviews, participatory observation, research diaries, and questionnaires. We will give more weight to qualitative methods compared to quantitative methods. DISCUSSION: Performance-based financing is expanding rapidly across low- and middle-income countries. The results of this study will enable researchers and decision makers to gain a better understanding of the factors that can influence the implementation and the sustainability of complex interventions aiming to increase healthcare quality as well as equity.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 | 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 découle