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Enregistrement W2900081756 · doi:10.1371/journal.pone.0206978

Impact of fee subsidy policy on perinatal health in a low-resource setting: A quasi-experimental study

2018· article· en· W2900081756 sur OpenAlexafffund
Ivlabèhiré Bertrand Meda, Alexandre Dumont, Séni Kouanda, Valéry Ridde

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research CentreWorld Health Organization
Mots-clésPoisson regressionSubsidyDemographyMedicineRelative riskInterrupted time seriesEnvironmental healthEconomicsPsychological interventionConfidence intervalPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A national subsidy policy was introduced in 2007 in Burkina Faso to improve financial accessibility to facility-based delivery. In this article, we estimated the effects of reducing user fees on institutional delivery and neonatal mortality, immediately and three years after the introduction of the policy. METHODS: The study was based on a quasi-experimental design. We used data obtained from the 2010 Demographic and Health Survey, including survival information for 32,102 live-born infants born to 12,474 women. We used a multilevel Poisson regression model with robust variances to control for secular trends in outcomes between the period before the introduction of the policy (1 January, 2007) and the period after. In sensitivity analyses, we used two different models according to the different definitions of the period "before" and the period "after". RESULTS: Immediately following its introduction, the subsidy policy was associated with increases in institutional deliveries by 4% (RR = 1.04, 95% CI: 0.98-1.10) in urban areas and by 12% (RR = 1.12, 95% CI: 1.04-1.20) in rural areas. The results showed similar patterns in sensitivity analyses. This effect was particularly marked among rural clusters with low institutional delivery rates at baseline (RR = 1.44, 95% CI: 1.33-1.55). It was persistent for 42 months after the introduction of the policy but these increases were not statistically significant. At 42 months, the delivery rates had increased by 26% in rural areas (RR = 1.26; 95% CI: 0.86-1.86) and 13% (RR = 1.13; 95% CI: 0.88-1.46) in urban areas. There was no evidence of a significant decrease in neonatal mortality rates. CONCLUSION: The delivery subsidy implemented in Burkina Faso is associated with short-term increases in health facility deliveries. This policy has been particularly beneficial for rural households.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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