Countdown to 2015 country case studies: systematic tools to address the “black box” of health systems and policy assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluating health systems and policy (HSP) change and implementation is critical in understanding reproductive, maternal, newborn and child health (RMNCH) progress within and across countries. Whilst data for health outcomes, coverage and equity have advanced in the last decade, comparable analyses of HSP changes are lacking. We present a set of novel tools developed by Countdown to 2015 (Countdown) to systematically analyse and describe HSP change for RMNCH indicators, enabling multi-country comparisons. METHODS: International experts worked with eight country teams to develop HSP tools via mixed methods. These tools assess RMNCH change over time (e.g. 1990-2015) and include: (i) Policy and Programme Timeline Tool (depicting change according to level of policy); (ii) Health Policy Tracer Indicators Dashboard (showing 11 selected RMNCH policies over time); (iii) Health Systems Tracer Indicators Dashboard (showing four selected systems indicators over time); and (iv) Programme implementation assessment. To illustrate these tools, we present results from Tanzania and Peru, two of eight Countdown case studies. RESULTS: The Policy and Programme Timeline tool shows that Tanzania's RMNCH environment is complex, with increased funding and programmes for child survival, particularly primary-care implementation. Maternal health was prioritised since mid-1990s, yet with variable programme implementation, mainly targeting facilities. Newborn health only received attention since 2005, yet is rapidly scaling-up interventions at facility- and community-levels. Reproductive health lost momentum, with re-investment since 2010. Contrastingly, Peru moved from standalone to integrated RMNCH programme implementation, combined with multi-sectoral, anti-poverty strategies. The HSP Tracer Indicators Dashboards show that Peru has adopted nine of 11 policy tracer indicators and Tanzania has adopted seven. Peru costed national RMNCH plans pre-2000, whereas Tanzania developed a national RMNCH plan in 2006 but only costed the reproductive health component. Both countries included all lifesaving RMNCH commodities on their essential medicines lists. Peru has twice the health worker density of Tanzania (15.4 vs. 7.1/10,000 population, respectively), although both are below the 22.8 WHO minimum threshold. CONCLUSIONS: These are the first HSP tools using mixed methods to systematically analyse and describe RMNCH changes within and across countries, important in informing accelerated progress for ending preventable maternal, newborn and child mortality in the post-2015 era.
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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 | 0,178 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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 ».