MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2167536428 · doi:10.1093/heapol/czr062

Removing user fees in the health sector: a review of policy processes in six sub-Saharan African countries

2011· review· en· W2167536428 sur OpenAlexaff
Bruno Meessen, David Hercot, Monique Noirhomme, Valéry Ridde, Abdelmajid Tibouti, Christine Kirunga Tashobya, Lucy Gilson

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAfrican Union
Mots-clésUser feeAction planDeveloping countryBusinessHealth careProcess (computing)Action (physics)PoliticsWindow of opportunityEconomic growthPublic economicsPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, governments of several low-income countries have taken decisive action by removing fully or partially user fees in the health sector. In this study, we review recent reforms in six sub-Saharan African countries: Burkina Faso, Burundi, Ghana, Liberia, Senegal and Uganda. The review describes the processes and strategies through which user fee removal reforms have been implemented and tries to assess them by referring to a good practice hypotheses framework. The analysis shows that African leaders are willing to take strong action to remove financial barriers met by vulnerable groups, especially pregnant women and children. However, due to a lack of consultation and the often unexpected timing of the decision taken by the political authorities, there was insufficient preparation for user fee removal in several countries. This lack of preparation resulted in poor design of the reform and weaknesses in the processes of policy formulation and implementation. Our assessment is that there is now a window of opportunity in many African countries for policy action to address barriers to accessing health care. Mobilizing sufficient financial resources and obtaining long-term commitment are obviously crucial requirements, but design details, the formulation process and implementation plan also need careful thought. We contend that national policy-makers and international agencies could better collaborate in this respect.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations191
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Policy and PlanningMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207