Contextual variations in costs for a community health strategy implemented in rural, peri-urban and nomadic sites in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many low and middle income countries have developed community health strategies involving lay health workers, to complement and strengthen public health services. This study explores variations in costing parameters pertinent to deployment of community health volunteers across different contexts outlining considerations for costing program scale-up. METHODS: The study used quasi experimental study design and employed both quantitative and qualitative methods to explore community health unit implementation activities and costs and compare costs across purposively selected sites that differed socially, economically and ecologically. Data were collected from November 2010 to December 2013 through key informant interviews and focus group discussions. We interviewed 16 key informants (eight District community health strategy focal persons, eight frontline field officers), and eight focus group discussions (four with community health volunteers and four with community health committee) and 560 sets of monthly cost data. Cost data were tabulated using Microsoft Excel. Qualitative data were transcribed and coded using a content analysis framework. RESULTS: Four critical elements: attrition rates for community health volunteers, geography and population density, livelihood opportunity costs and benefits, and social opportunity benefits, drove cost variations across the three sites. Attrition rate was highest in peri-urban site where population is highly mobile and lowest in nomadic site. More households were covered by community health workers in the peri-urban area making per capita costs considerably less than in the nomadic settings where long distances had to be covered to reach sparsely distributed households. Livelihood opportunity costs for Community Health Volunteers were highest in nomadic setting, while peri-urban ones reported substantial employability benefits resulting from training. Social opportunity benefits were highest in rural site. CONCLUSIONS: Results show that costs of implementing community health strategy varied due to different area contextual factors in Kenya. This study identified four critical elements that drive cost variations: attrition rates for community health volunteers, geography and population density, livelihood opportunity costs and benefits, and social opportunity benefits. Health programme managers and policy-makers need to pay attention to details of contextual factors in costing for effective implementation of community health strategies.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».