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Enregistrement W2891762602 · doi:10.1186/s13561-018-0205-7

How much does community-based targeting of the ultra-poor in the health sector cost? Novel evidence from Burkina Faso

2018· article· en· W2891762602 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Economics Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversität HeidelbergDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésHealth economicsActivity-based costingGovernment (linguistics)PaymentBusinessHealth careCommunity healthConsumption (sociology)Intervention (counseling)Public economicsEconomic interventionismEconomic growthEnvironmental healthEconomicsFinanceMedicineAccountingNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,010
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,172 · 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