Advancing the application of systems thinking in health: provider payment and service supply behaviour and incentives in the Ghana National Health Insurance Scheme – a systems approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assuring equitable universal access to essential health services without exposure to undue financial hardship requires adequate resource mobilization, efficient use of resources, and attention to quality and responsiveness of services. The way providers are paid is a critical part of this process because it can create incentives and patterns of behaviour related to supply. The objective of this work was to describe provider behaviour related to supply of health services to insured clients in Ghana and the influence of provider payment methods on incentives and behaviour. METHODS: A mixed methods study involving grey and published literature reviews, as well as health management information system and primary data collection and analysis was used. Primary data collection involved in-depth interviews, observations of time spent obtaining service, prescription analysis, and exit interviews with clients. Qualitative data was analysed manually to draw out themes, commonalities, and contrasts. Quantitative data was analysed in Excel and Stata. Causal loop and cause tree diagrams were used to develop a qualitative explanatory model of provider supply incentives and behaviour related to payment method in context. RESULTS: There are multiple provider payment methods in the Ghanaian health system. National Health Insurance provider payment methods are the most recent additions. At the time of the study, the methods used nationwide were the Ghana Diagnostic Related Groupings payment for services and an itemized and standardized fee schedule for medicines. The influence of provider payment method on supply behaviour was sometimes intuitive and sometimes counter intuitive. It appeared to be related to context and the interaction of the methods with context and each other rather than linearly to any given method. CONCLUSIONS: As countries work towards Universal Health Coverage, there is a need to holistically design, implement, and manage provider payment methods reforms from systems rather than linear perspectives, since the latter fail to recognize the effects of context and the between-methods and context interactions in producing net effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».