Removing user fees for health services in low-income countries: a multi-country review framework for assessing the process of policy change
Notice bibliographique
Résumé
Several authors have stressed the fact that many policy reforms fail because of poor formulation or implementation. On the other hand, the health financing literature provides little guidance to policy makers in low-income countries on how to implement a health care financing reform in ways that enhance its chance of achieving policy objectives, even less so for a user fee removal reform. This paper presents the framework used for a multi-country review of the policy process of removing user fees in six sub-Saharan African countries. The review aimed at developing operational guidance for health managers involved in user fee removal reform. Drawing broadly on Walt and Gilson's 'health policy analysis triangle' (context-actor-process-content), we focused particularly on understanding the process of planning and implementing the reform led by central-level policy actors. Our core analytic strategy was the verification of a list of 'good practice hypotheses' that might be expected in a health financing policy reform against experience. This framework offers an approach for how to analyse health financing policy reform processes in low-income countries. It allows for an explicit and transparent review of multiple experiences against a set of clear hypotheses. This approach might be a step in the direction of research that supports better formulation and implementation of policies in resource-poor settings.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».