A Performance-Based Incentives System for Village Health Workers in Kisoro, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Village health worker (VHW) programs in Uganda have achieved limited success, due in part to a reliance on volunteerism and a lack of standardized incentive mechanisms. However, how to best incentivize VHWs remains unclear. Doctors for Global Health developed a performance-based incentives (PBI) system to pay its VHWs in Kisoro, Uganda, based on performance of tasks or achievement of targets. OBJECTIVES: 1. To describe the development of a PBI system used to compensate VHWs. 2. To report cost and health services delivery outcomes under a PBI system. 3. To provide qualitative analysis on the successes and challenges of PBI. METHODS: Internal organization records from May 2016 to April 2017 were retrospectively reviewed. The results of descriptive and analytic statistics were reported. Qualitative analysis was performed by the authors. FINDINGS: In one year, 42 VHWs performed 23,703 remunerable health actions, such as providing care of minor ailments and chronic disease. VHWs earned on average $237. The total cost to maintain the program was $29,844, or $0.72 per villager. There was 0% VHW attrition. Strengths of PBI included flexibility, accountability, higher VHW earnings, and improved monitoring and evaluation. CONCLUSIONS: PBI is a feasible and sustainable model of compensating VHWs. At a time where VHW programs are sorely needed to address limitations in healthcare resources, yet are facing challenges with workforce compensation, PBI may serve as a model for others in Uganda and around the world.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».