Innovative health service delivery models in low and middle income countries - what can we learn from the private sector?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The poor in low and middle income countries have limited access to health services due to limited purchasing power, residence in underserved areas, and inadequate health literacy. This produces significant gaps in health care delivery among a population that has a disproportionately large burden of disease. They frequently use the private health sector, due to perceived or actual gaps in public services. A subset of private health organizations, some called social enterprises, have developed novel approaches to increase the availability, affordability and quality of health care services to the poor through innovative health service delivery models. This study aims to characterize these models and identify areas of innovation that have led to effective provision of care for the poor. METHODS: An environmental scan of peer-reviewed and grey literature was conducted to select exemplars of innovation. A case series of organizations was then purposively sampled to maximize variation. These cases were examined using content analysis and constant comparison to characterize their strategies, focusing on business processes. RESULTS: After an initial sample of 46 studies, 10 case studies of exemplars were developed spanning different geography, disease areas and health service delivery models. These ten organizations had innovations in their marketing, financing, and operating strategies. These included approaches such a social marketing, cross-subsidy, high-volume, low cost models, and process reengineering. They tended to have a narrow clinical focus, which facilitates standardizing processes of care, and experimentation with novel delivery models. Despite being well-known, information on the social impact of these organizations was variable, with more data on availability and affordability and less on quality of care. CONCLUSIONS: These private sector organizations demonstrate a range of innovations in health service delivery that have the potential to better serve the poor's health needs and be replicated. There is a growing interest in investing in social enterprises, like the ones profiled here. However, more rigorous evaluations are needed to investigate the impact and quality of the health services provided and determine the effectiveness of particular strategies.
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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: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,019 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».