Information, regulation and coordination: realist analysis of the efforts of community health committees to limit informal health care providers in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
One of the consequences of ineffective governments is that they leave space for unlicensed and unregulated informal providers without formal training to deliver a large proportion of health services. Without institutions that facilitate appropriate health care transactions, patients tend to navigate health care markets from one inappropriate provider to another, receiving sub-optimal care, before they find appropriate providers; all the while incurring personal transaction costs. But the top-down interventions to address this barrier to accessing care are hampered by weak governments, as informal providers are entrenched in communities. To explore the role that communities could play in limiting informal providers, we applied the transaction costs theory of the firm which predicts that economic agents tend to organise production within firms when the costs of coordinating exchange through the market are greater than within a firm. In a realist analysis of qualitative data from Nigeria, we found that community health committees sometimes seek to limit informal providers in a manner that is consistent with the transaction costs theory of the firm. The committees deal not through legal sanction but by subtle influence and persuasion in a slow and faltering process of institutional change, leveraging the authority and resources available within their community, and from governments and NGOs. First, they provide information to reduce the market share controlled by informal providers, and then regulation to keep informal providers at bay while making the formal provider more competitive. When these efforts are ineffective or insufficient, committees are faced with a "make-or-buy" decision. The "make" decision involves coordination to co-produce formal health services and facilitate referrals from informal to formal providers. What sometimes results is a quasi-firm-informal and formal providers are networked in a single but loose production unit. These findings suggest that efforts to limit informal providers should seek to, among other things, augment existing community responses.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».