Is Public Private Partnership an Effective Alternative to Government in the Provision of Primary Health Care? A Case Study in Odisha
Notice bibliographique
Résumé
Existing public health services are inadequate to cater to the growing demands of quality health care. Public Private Partnership (PPP) has evolved over the last decade as a newer arrangement. This study aimed to understand the breadth and depth of services in primary health centres (PHC) under government (PHC-GOV), NGO (PHC-NGO) and corporate (PHC-COR) management in Kendrapara district of Odisha. One PHC from each model was selected at random. Compliance with Indian Public Health Standards (IPHS), programme performance of last one year and perception of end-users about quality of services were studied. The Government of India (GOI) prescribed IPHS checklist, a performance indicator matrix and a semi-structured interview schedule, respectively, were used for data collection. There were no significant differences in the breadth and depth of services across all three models of PHC management. Comprehensive primary health care including immunization services, health promotion, treatment of common ailments, malaria management and delivery services were almost non-existent in these facilities. PHC-GOV had better accessibility, infrastructure, behaviour of doctors and availability of medicines, whereas laboratory service was better in PHC-NGO and PHC-COR. Human resources and programme performance of last one year was grossly inadequate across all three models. There is no remarkable improvement in the quality of services provided by PPP models. It may not serve as a substitute to inadequate recruitment and retention of staff, erratic programme review and poor capacity building, for attainment of optimal outcomes.
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».