How much does community-based targeting of the ultra-poor in the health sector cost? Novel evidence from Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeting efforts aimed at increasing access to care for the poorest by reducing to a minimum or completely eliminating payments at point of use are increasingly being adopted across low and middle income countries, within the framework of Universal Health Coverage policies. No evidence, however, is available on the real cost of designing and implementing these efforts. Our study aimed to fill this gap in knowledge through the systematic assessment of both the financial and economic costs associated with designing and implementing a pro-poor community-based targeting intervention across eight districts in rural Burkina Faso. METHODS: We conducted a partial retrospective economic evaluation (i.e. estimating costs, but not benefits) associated with the abovementioned targeting intervention. We adopted a health system perspective, including all costs incurred by the government and its development partners as well as costs incurred by the community when working as volunteers on behalf of government structures. To trace both financial and economic costs, we combined Activity-Based Costing with Resource Consumption Accounting. To this purpose, we consulted and extracted information from all relevant design/implementation documents and conducted additional key informant structured interviews to assess the resource consumption that was not valued in the documents. RESULTS: For the entire community-based targeting intervention, we estimated a financial cost of USD 587,510 and an economic cost of USD 1,213,447. The difference was driven primarily by the value of the time contributed by the community. Communities carried the main economic burden. With a total of 102,609 ultra-poor identified, the financial cost and the economic cost per ultra-poor person were respectively USD 5,73 and USD 11,83. CONCLUSION: The study is first of its kind to accurately trace the financial and economic costs of a community-based targeting intervention aiming to identify the ultra-poor. The financial costs amounted to USD 5,73 and the economic costs to USD 11,83 per ultra-poor person identified. The financial costs of almost USD 6 represents 21% of the per capita government expenditure on health.
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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 | 0,019 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».