A study on the implementation fidelity of the performance-based financing policy in Burkina Faso after 12 months
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Performance-based financing (PBF) in the health sector has recently gained momentum in low- and middle-income countries (LMICs) as one of the ways forward for achieving Universal Health Coverage. The major principle underlying PBF is that health centers are remunerated based on the quantity and quality of services they provide. PBF has been operating in Burkina Faso since 2011, and as a pilot project since 2014 in 15 health districts randomly assigned into four different models, before an eventual scale-up. Despite the need for expeditious documentation of the impact of PBF, caution is advised to avoid adopting hasty conclusions. Above all, it is crucial to understand why and how an impact is produced or not. Our implementation fidelity study approached this inquiry by comparing, after 12 months of operation, the activities implemented against what was planned initially and will make it possible later to establish links with the policy's impacts. METHODS: Our study compared, in 21 health centers from three health districts, the implementation of activities that were core to the process in terms of content, coverage, and temporality. Data were collected through document analysis, as well as from individual interviews and focus groups with key informants. RESULTS: In the first year of implementation, solid foundations were put in place for the intervention. Even so, implementation deficiencies and delays were observed with respect to certain performance auditing procedures, as well as in payments of PBF subsidies, which compromised the incentive-based rationale to some extent. CONCLUSION: Over next months, efforts should be made to adjust the intervention more closely to context and to the original planning.
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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 | 0,027 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».