Understanding the determinants of the complex interplay between cost-effectiveness and equitable impact in maternal and child mortality reduction.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the most unexpected outcomes arising from the efforts towards maternal and child mortality reduction is that all too often the objective success has been coupled with increased inequity in the population. The aim of this study is to analyze the determinants of the complex interplay between cost-effectiveness and equity and suggest strategies that will promote an impact on mortality that reduce population child health inequities. METHODS: We developed a conceptual framework that exposes the nature of the links between the five key determinants that need to be taken into account when planning equitable impact. These determinants are: (i) efficiency of intervention scale-up (requires knowledge of differential increase in cost of intervention scale-up by equity strata in the population); (ii) effectiveness of intervention (requires understanding of differential effectiveness of interventions by equity strata in the population); (iii) the impact on mortality (requires knowledge of differential mortality levels by equity strata, and understanding the differences in cause composition of overall mortality in different equity strata); (iv) cost-effectiveness (compares the initial cost and the resulting impact on mortality); (v) equity structure of the population. The framework is presented visually as a four-quadrant graph. RESULTS: We use the proposed framework to demonstrate why the relationship between cost-effectiveness and equitable impact of an intervention cannot be intuitively predicted or easily planned. The relationships between the five determinants are complex, often nonlinear, context-specific and intervention-specific. We demonstrate that there will be instances when an equity-promoting approach, ie, trying to reach for the poorest and excluded in the population with health interventions, will also be the most cost-effective approach. However, there will be cases in which this will be entirely unfeasible, and where equity-neutral or even inequity-promoting approaches may be substantially more cost-effective. In those cases, investments into health system development among the poorest that would increase the quality and reduce the cost of intervention delivery would be required before intervention scale-up is planned. CONCLUSIONS: The relationships between the most important determinants of cost-effectiveness and equitable impact of health interventions used to reduce maternal and child mortality are highly complex, and the effect on equity cannot be predicted intuitively, or by using simple linear models.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».