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Enregistrement W2886593277 · doi:10.1186/s12939-018-0835-8

Contracting-out primary health care services in Tanzania towards UHC: how policy processes and context influence policy design and implementation

2018· article· en· W2886593277 sur OpenAlexfundno aff
Stephen Maluka, Dereck Chitama, Esther W. Dungumaro, Crecensia Masawe, Krishna D. Rao, Zubin Cyrus Shroff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlliance for Health Policy and Systems ResearchWorld Health OrganizationInternational Development Research CentreRockefeller Foundation
Mots-clésService delivery frameworkHealth policyHealth services researchContext (archaeology)Government (linguistics)MandateHealth administrationBusinessHealth carePublic healthPublic relationsPrivate sectorPublic administrationMedicineNursingEconomic growthService (business)MarketingPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Governments increasingly recognize the need to engage non-state providers (NSPs) in health systems in order to move successfully towards Universal Health Coverage (UHC). One common approach to engaging NSPs is to contract-out the delivery of primary health care services. Research on contracting arrangements has typically focused on their impact on health service delivery; less is known about the actual processes underlying the development and implementation of interventions and the contextual factors that influence these. This paper reports on the design and implementation of service agreements (SAs) between local governments and NSPs for the provision of primary health care services in Tanzania. It examines the actors, policy process, context and policy content that influenced how the SAs were designed and implemented. METHODS: We used qualitative analytical methods to study the Tanzanian experience with contracting- out. Data were drawn from document reviews and in-depth interviews with 39 key informants, including six interviews at the national and regional levels and 33 interviews at the district level. All interviews were audiotaped, transcribed and translated into English. Data were managed in NVivo (version 10.0) and analyzed thematically. RESULTS: The institutional frameworks shaping the engagement of the government with NSPs are rooted in Tanzania's long history of public-private partnerships in the health sector. Demand for contractual arrangements emerged from both the government and the faith-based organizations that manage NSP facilities. Development partners provided significant technical and financial support, signaling their approval of the approach. Although districts gained the mandate and power to make contractual agreements with NSPs, financing the contracts remained largely dependent on donor funds via central government budget support. Delays in reimbursements, limited financial and technical capacity of local government authorities and lack of trust between the government and private partners affected the implementation of the contractual arrangements. CONCLUSIONS: Tanzania's central government needs to further develop the technical and financial capacity necessary to better support districts in establishing and financing contractual agreements with NSPs for primary health care services. Furthermore, forums for continuous dialogue between the government and contracted NSPs should be fostered in order to clarify the expectations of all parties and resolve any misunderstandings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,422 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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