Choosing between nurse-led and medical doctor-led from private for-profit versus non-for-profit health facilities: A household survey in urban Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providers' qualification (Medical doctor [MD] or nurse); type of care facility ownership (for-profit [FP] or not-for-profit [NFP]) may all influence individuals' healthcare-seeking behavior and therefore merits empirical assessment to provide valuable evidence-informed policy orientation in the present context of private health system development. Previous studies have not examined these factors in combination, especially within the urban context of sub-Sahara Africa, where the private sector is rapidly growing. This study aims to explore factors associated with urban residents' preferences between private MD-led and private nurse-led outpatient care and how these factors vary by type of private health facility ownership (FP and NFP) and levels of disease severity (severe and non-severe cases). METHODS: A cross-sectional household survey was conducted in July-November 2011 on a random final sample of 2064 adults (646 households). We used a face-to-face interview to capture participants' choice of provider and their associated factors. A multivariable logistic regression was applied. RESULTS: For severe conditions, participants, almost equally sought FP and NFP facilities, only 36.4% preferred nurses compared to MDs, while for non-severe cases 53.2% preferred FP facilities and only 29.2% patronized nurses. For non-severe conditions, university educated were more likely to use MDs-led FP compared to nurse-led FP facilities (Odds Ratio [OR] = 4.66, 95% confidence interval [CI] = 2.62-8.30) and MD-led FP over MD-led NFP facilities (OR = 1.03, 95%CI = 1.01-1.04), for severe health conditions. Having insurance predicted MD-led FP preference over nurse-led FP. Furthermore, insurance predicted the preference for MD-led FP over MD-led NFP facilities. Employment did not distinguish participants' choice of provider. CONCLUSION: The findings suggest that, at different levels, MDs and nurses from FP and NFP facilities importantly contribute to health services delivery regardless of the severity of health conditions. The results offer some valuable evidence for policy orientation in the current rising tide of the private system, including workforce development, and practitioners' role definition. We suggested that health insurance mechanism would reinforce the private health services utilization and could enhance progress towards the attainment of Sustainable Development Goals.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».