MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891691987 · doi:10.1371/journal.pone.0203121

Influence of supply-side factors on voluntary medical male circumcision costs in Kenya, Rwanda, South Africa, and Zambia

2018· article· en· W2891691987 sur OpenAlexfundno aff
Sergio Bautista‐Arredondo, Sandra G. Sosa‐Rubí, Marjorie Opuni, David Contreras-Loya, Gina La Hera-Fuentes, Ada Kwan, Claire Chaumont, Abson Chompolola, Jeanine Condo, Kumbutso Dzekedzeke, Omar Galárraga, Neil Martinson, Felix Masiye, Sabin Nsanzimana, Richard G. Wamai, Joseph Wang’ombe

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenital Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRwanda Biomedical CentreMcMaster UniversityUniversity of RwandaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésUnit costUnit (ring theory)Cost effectivenessActivity-based costingBusinessTotal costDeveloping countryTurnoverService delivery frameworkOperations managementMedicineService (business)Economic growthEconomicsAccountingMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In this study, we described facility-level voluntary medical male circumcision (VMMC) unit cost, examined unit cost variation across facilities, and investigated key facility characteristics associated with unit cost variation. METHODS: We used data from 107 facilities in Kenya, Rwanda, South Africa, and Zambia covering 2011 or 2012. We used micro-costing to estimate economic costs from the service provider's perspective. Average annual costs per client were estimated in 2013 United States dollars (US$). Econometric analysis was used to explore the relationship between VMMC total and unit cost and facility characteristics. RESULTS: Average VMMC unit cost ranged from US$66 (SD US$79) in Kenya to US$160 (SD US$144) in South Africa. Total cost function estimates were consistent with economies of scale and scope. We found a negative association between the number of VMMC clients and VMMC unit cost with a 3% decrease in unit cost for every 10% increase in number of clients and we found a negative association between the provision of other HIV services and VMMC unit cost. Also, VMMC unit cost was lower in primary health care facilities than in hospitals, and lower in facilities implementing task shifting. CONCLUSIONS: Substantial efficiency gains could be made in VMMC service delivery in all countries. Options to increase efficiency of VMMC programs in the short term include focusing service provision in high yield sites when demand is high, focusing on task shifting, and taking advantage of efficiencies created by integrating HIV services. In the longer term, reductions in VMMC unit cost are likely by increasing the volume of clients at facilities by implementing effective demand generation activities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetGenital Health and DiseaseTravaux en français237 207