The cost of Child Health Days: a case study of Ethiopia's Enhanced Outreach Strategy (EOS)
Notice bibliographique
Résumé
Child Health Days (CHDs) are twice-annual campaign-style events designed to increase the coverage of vitamin A and one or more other child health services. Although more than two dozen countries have had a CHD, little has been published about them. This paper presents an activity-based costing study of Ethiopia's version of CHDs, the Enhanced Outreach Strategy (EOS). The December 2006 round reached more than 10 million beneficiaries at an average cost per beneficiary of US$0.56. When measles is added, the cost of the package doubles. Given the way the distribution day delivery system and the service package are structured, there are economies of scope. Because most of the costs are determined by the number of delivery sites and are independent of the number of beneficiaries, other things equal, increasing the beneficiaries would reduce the average cost per beneficiary. Taking into account only the mortality impact of vitamin A, EOS saved 20,200 lives and averted 230,000 DALYs of children 6-59 months. The average cost per life saved was US$228 and the cost per DALY averted was equivalent to 6% of per capita GDP (US$9), making the EOS cost-effective, according to WHO criteria. While CHDs are generally construed as a temporary strategy for improving coverage of supply-constrained systems, inadequate attention has been paid to demand-side considerations that suggest CHDs have an important role to play in changing care-seeking behaviour, in increasing community organization and participation, and in promoting district autonomy and capacity. Recognition of these effects suggests the need for decisions about where and when to introduce, and when to end, a CHD to take into account more than 'just' health sector considerations: they are more broadly about community development. UNICEF played a key role in initiating the EOS and finances 68% of costs, raising concern about the programme's long-term sustainability.
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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 ».