Subsidized antimalarial drugs in Dakar (Senegal): Do the poor benefit?
Notice bibliographique
Résumé
Senegal opted for an antimalarial drug policy (artemisinin-based combination therapy) of partial and then full exemption from health care costs for the whole population respectively in 2008 and 2010. Has this policy reduced access inequalities in children’s health care between rich and poor households?Data were collected in Dakar between 2008 and 2009 as part of a research program on urban malaria. A survey was conducted among the population of the Dakar metropolitan area. The sample was based on a two-stage sampling. The three questionnaires used for the survey were based on validated data collection tools. Indicators were built to characterize individuals, households and neighborhoods. Bivariate analysis (chi2 test) revealed social gradients within the Dakar agglomeration and characterized health care behaviors of the poorest and richest households. Data have therefore been adjusted by a double zero-inflated Poisson model.Results show that the policy of subsidizing antimalarial drugs in Senegal has reduced health care costs, including for the poor, but without improving its distributive equity. In contrast, this policy has benefited more the richest than the poorest, without mitigating social and financial inequalities. In light of the lessons learnt by the subsidy policy for antimalarial drugs, our study recommends that universal health coverage, currently implemented in Senegal, should seek to mitigate economic inequalities in access to health care for the poorest as well as to improve the health outcomes for the whole population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».