Combining user fees exemption with training and supervision helps to maintain the quality of drug prescriptions in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
To improve access to health care services, an intervention was implemented in Burkina Faso granting full exemption from user fees. Two further components, staff training and supervision, were added to support the intervention. Our aim in this study was to examine how this tripartite intervention affected the quality of drug prescriptions. Using a mixed methodology, we first conducted an interrupted time series over 24 months. Nine health centres were studied that had previously undergone a process analysis. A total of 14 956 prescriptions for children 0-4 years old were selected by interval sampling from the visit registries from 1 year before to 1 year after the intervention's launch. We then interviewed 14 prescribers. We used three World Health Organization (WHO) indicators to assess drug prescription quality. Analysis was carried out using linear regression and logistic regression. The prescribers' statements underwent content analysis, to understand their perceptions and changes in their practice since the subsidy's introduction. One effect of the intervention was a reduced use of injections (odd ratio (OR) = 0.28 [0.17; 0.46]) in cases of acute lower respiratory tract infections (ALRTI) without comorbidity. Another was a reduction in the inappropriate use of antibiotics in malaria without comorbidity (OR = 0.48 [0.33; 0.70]). The average number of drugs prescribed also decreased (coefficient = -0.14 [-0.20; -0.08]) in cases of ALRTI without comorbidity. The prescribers reported that their practices were either maintained or improved. The user fees exemption programme, combined with health staff training and supervision, did not lead to any deterioration in the quality of drug prescriptions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».