Characterisation of the rural indigent population in Burkina Faso: a screening tool for setting priority healthcare services in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Africa, health research on indigent people has focused on how to target them for services, but little research has been conducted to identify the social groups that compose indigence. Our aim was to identify what makes someone indigent beyond being recognised by the community as needing a card for free healthcare. METHODS: We used data from a survey conducted to evaluate a state-led intervention for performance-based financing of health services in two districts of Burkina Faso. In 2015, we analysed data of 1783 non-indigents and 829 people defined as indigents by their community in 21 villages following community-based targeting processes. Using a classification tree, we built a model to select socioeconomic and health characteristics that were likely to distinguish between non-indigents and indigents. We described the screening performance of the tree using data from specific nodes. RESULTS: Widow(er)s under 45 years of age, unmarried people aged 45 years and over, and married women aged 60 years and over were more likely to be identified as indigents by their community. Simple rules based on age, marital status and gender detected indigents with sensitivity of 75.6% and specificity of 55% among those 45 years and over; among those under 45, sensitivity was 85.5% and specificity 92.2%. For both tests combined, sensitivity was 78% and specificity 81%. CONCLUSION: In moving towards universal health coverage, Burkina Faso should extend free access to priority healthcare services to widow(er)s under 45, unmarried people aged 45 years and over, and married women aged 60 years and over, and services should be adapted to their health needs. ETHICS CONSIDERATIONS: The collection, storage and release of data for research purposes were authorised by a government ethics committee in Burkina Faso (Decision No. 2013-7-066). Respondent consent was obtained verbally.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».