Mapping of initiatives to increase membership in mutual health organizations in Benin
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mutual health organizations (MHO) have been implemented across Africa to increase access to healthcare and improve financial protection. Despite efforts to develop MHOs, low levels of both initial enrolment and membership renewals continue to threaten their financial viability. The purpose of this study was to map initiatives implemented to increase the pool of MHO members in Benin. METHODS: A multiple case study was conducted to assess MHOs supported by five major promoters in Benin. Three months of fieldwork resulted in 23 semi-structured interviews and two focus groups with MHO promoters, technicians, elected members, and health professionals affiliated with the MHOs. Fifteen non-structured interviews provided additional information and a valuable source of triangulation. RESULTS: MHOs have adopted a wide range of initiatives targeting different entry points and involving a variety of stakeholders. Initiatives have included new types of collective health insurance packages and efforts to raise awareness by going door-to-door and organizing health education workshops. Different types of partnerships have been established to strengthen relationships with healthcare professionals and political leaders. However, the selection and implementation of these initiatives have been limited by insufficient financial and human resources. CONCLUSIONS: The study highlights the importance of prioritizing sustainable strategies to increase MHO membership. No single MHO initiative has been able to resolve the issue of low membership on its own. If combined, existing initiatives could provide a comprehensive and inclusive approach that would target all entry points and include key stakeholders such as household decision-makers, MHO elected members, healthcare professionals, community leaders, governmental authorities, medical advisors, and promoters. There is a need to evaluate empirically the implementation of these interventions. Mechanisms to promote dialogue between MHO stakeholders would be useful to devise innovative strategies, avoid repeating unsuccessful ones, and develop a coordinated plan to promote MHOs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».