Implementation of the redesigned Community Health Fund in the Dodoma region of Tanzania: A qualitative study of views from rural communities
Notice bibliographique
Résumé
The need to understand how an intervention is received by the beneficiary community is well recognised and particularly neglected in the micro-health insurance (MHI) domain. This study explored the views and reactions of the beneficiary community of the redesigned Community Health Fund (CHF) implemented in the Dodoma region of Tanzania. We collected data from focus group discussions with 24 groups of villagers (CHF members and nonmembers) and in-depth interviews with 12 key informants (enrolment officers and health care workers). The transcribed material was analysed thematically. We found that participants highly appreciate the scheme, but to be resolved are the challenges posed by the implementation strategies adopted. The responses of the community were nested within a complex pathway relating to their interaction with the implementation strategies and their ongoing reflections regarding the benefits of the scheme. Community reactions ranged from accepting to rejecting the scheme, demanding the right to receive benefit packages once enrolled, and dropping out of the scheme when it failed to meet their expectations. Reported drivers of the responses included intensity of CHF communication activities, management of enrolment procedures, delivery of benefit packages, critical features of the scheme, and contextual factors (health system and socio-political context). This study highlights that scheme design and implementation strategies that address people's needs, voices, and values can improve uptake of MHI interventions. The study adds to the knowledge base on implementing MHI initiatives and could promote interests in assessing the response to interventions within the MHI domain and beyond.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».