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Enregistrement W2889100481 · doi:10.1186/s12939-018-0843-8

Government resource contributions to the private-not-for-profit sector in Uganda: evolution, adaptations and implications for universal health coverage

2018· article· en· W2889100481 sur OpenAlex
Aloysius Ssennyonjo, Justine Namakula, Ronald Kasyaba, Sam Orach, Sara Bennett, Freddie Ssengooba

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlliance for Health Policy and Systems ResearchEuropean CommissionInternational Development Research CentreRockefeller Foundation
Mots-clésGovernment (linguistics)Service delivery frameworkHealth carePrivate sectorBusinessPublic economicsPublic healthEconomic growthEconomicsService (business)MedicineMarketingNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A case study was prepared examining government resource contributions (GRCs) to private-not-for-profit (PNFP) providers in Uganda. It focuses on Primary Health Care (PHC) grants to the largest non-profit provider network, the Uganda Catholic Medical Bureau (UCMB), from 1997 to 2015. The framework of complex adaptive systems was used to explain changes in resource contributions and the relationship between the Government and UCMB. METHODS: Documents and key informant interviews with the important actors provided the main sources of qualitative data. Trends for GRCs and service outputs for the study period were constructed from existing databases used to monitor service inputs and outputs. The case study's findings were validated during two meetings with a broad set of stakeholders. RESULTS: Three major phases were identified in the evolution of GRCs and the relationship between the Government and UCMB: 1) Initiation, 2) Rapid increase in GRCs, and 3) Declining GRCs. The main factors affecting the relationship's evolution were: 1) Financial deficits at PNFP facilities, 2) advocacy by PNFP network leaders, 3) changes in the government financial resource envelope, 4) variations in the "good will" of government actors, and 5) changes in donor funding modalities. Responses to the above dynamics included changes in user fees, operational costs of PNFPs, and government expectations of UCMB. Quantitative findings showed a progressive increase in service outputs despite the declining value of GRCs during the study period. CONCLUSIONS: GRCs in Uganda have evolved influenced by various factors and the complex interactions between government and PNFPs. The Universal Health Coverage (UHC) agenda should pay attention to these factors and their interactions when shaping how governments work with PNFPs to advance UHC. GRCs could be leveraged to mitigate the financial burden on communities served by PNFPs. Governments seeking to advance UHC goals should explore policies to expand GRCs and other modalities to subsidize the operational costs of PNFPs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,303 · 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