Allocating external financing for health: a discrete choice experiment of stakeholder preferences
Notice bibliographique
Résumé
Most donors of external financing for health use allocation policies to determine which countries are eligible to receive financial support and how much support each should receive. Currently, most of these policies place a great deal of weight on income per capita as a determinant of aid allocation but there is increasing interest in putting more weight on other country characteristics in the design of such policies. It is unclear, however, how much weight should be placed on other country characteristics. Using an online discrete choice experiment designed to elicit preferences over country characteristics to guide decisions about the allocation of external financing for health, we find that stakeholders assign a great deal of importance to health inequalities and the burden of disease but put very little weight on income per capita. We also find considerable variation in preferences across stakeholders, with people from low- and middle-income countries putting more weight on the burden of disease and people from high-income countries putting more weight on health inequalities. These findings suggest that stakeholders put more weight on burden of disease and health inequalities than on income per capita in evaluating which countries should received external financing for health and that that people living in aid recipient may have different preferences than people living in donor countries. Donors may wish to take these differences in preferences in mind if they are reconsidering their aid allocation policies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».