Contribution of the results‐based financing strategy to improving maternal and child health indicators in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
In response to the poor performance of its public health care provision, Burkina Faso decided, to implement results-based financing (RBF). This strategy relies on a strategic purchase of the quantity and quality of services provided by health workers, monitored by a set of indicators. However, there is a lack of evidence on its effects. The objective of this article is to appreciate the effect of RBF on a set of maternal and child health (MCH) indicators in Burkina Faso. The study design is quasi-experimental comparative with a control group before and after the implementation of the RBF. To estimate the effect of RBF, we used two methods of analysis: (1) the segmented regression to measure the effect of RBF in the health districts (HD) implementing RBF (RBF HD) and (2) the difference-in-difference test to estimate the effect of RBF considering the differences in mean between RBF HD and HD that did not implement RBF (non-RBF HD). We found among five indicators studied that only the postnatal consultation coverage in RBF HD was significantly higher (7.68%; P = 0.04) than in the non-RBF HD. Overall, our findings do not clearly demonstrate the effectiveness of RBF in improving MCH indicators in Burkina Faso.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».