Can the financial burden of being a community health volunteer in western Kenya exacerbate poverty?
Notice bibliographique
Résumé
Community health volunteers (CHVs) act as vital links between communities and health facilities, bridging the health service delivery gap common in low- and middle-income countries. In 2013, changes in funding in western Kenya left most CHVs without their individual monthly stipend. In this article, we explore how the implementation of a pooled incentive model had an impact on the lives of CHVs from two counties in western Kenya. Participation in this form of table banking was meant to allow CHVs to pool their resources together and invest in income-generating activities to offset the costs of unpaid health work. A pre-post qualitative study, consisting of focus group discussions and in-depth interviews explored CHV compensation, motivations and challenges experienced in 2013 and 2015, prior to and after the implementation of this pooled incentive model. Following withdrawal of the monthly stipend, we found that CHVs continued to take on roles and responsibilities of paid health workers, motivated by shared social identities and connections to their communities. However, replacing the stipend with a pooled-group incentive model seemingly exacerbated the financial burden already experienced by this vulnerable population. This study brings into question the sustainability and viability of a volunteer community health worker programme and highlights the need to address the financial burden associated with the CHV role in western Kenya.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».