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Enregistrement W2951502532 · doi:10.6084/m9.figshare.c.4255493

Factors influencing performance by contracted non-state providers implementing a basic package of health services in Afghanistan

2018· article· en· W2951502532 sur OpenAlexaff
Ahmad Shah Salehi, Abdul Tawab Saljuqi, Nadia Akseer, Kathryn Coe

Notice bibliographique

RevuePMC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessService delivery frameworkFocus groupService providerPublic relationsQualitative researchEssential medicinesPublic healthService (business)Knowledge managementProcess managementMarketingNursingMedicinePolitical scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In 2002 Afghanistanâ s Ministry of Public Health (MoPH) and its development partners initiated a new paradigm for the health sector by electing to Contract-Out (CO) the Basic Package of Health Services (BPHS) to non-state providers (NSPs). This model is generally regarded as successful, but literature is scarce that examines the motivations underlying implementation and factors influencing program success. This paper uses relevant theories and qualitative data to describe how and why contracting out delivery of primary health care services to NSPs has been effective. The main aim of this study was to assess the contextual, institutional, and contractual factors that influenced the performance of NSPs delivering the BPHS in Afghanistan. Methods The qualitative study design involved individual in-depth interviews and focus group discussions conducted in six provinces of Afghanistan, as well as a desk review. The framework for assessing key factors of the contracting mechanism proposed by Liu et al. was utilized in the design, data collection and data analysis. Results While some contextual factors facilitated the CO (e.g. MoPH leadership, NSP innovation and community participation), harsh geography, political interference and insecurity in some provinces had negative effects. Contractual factors, such as effective input and output management, guided health service delivery. Institutional factors were important; management capacity of contracted NSPs affects their ability to deliver outcomes. Effective human resources and pharmaceutical management were notable elements that contributed to the successful delivery of the BPHS. The contextual, contractual and institutional factors interacted with each other. Conclusion Three sets of factors influenced the implementation of the BPHS: contextual, contractual and institutional. The MoPH should consider all of these factors when contracting out the BPHS and other functions to NSPs. Other fragile states and countries emerging from a period of conflict could learn from Afghanistanâ s example in contracting out primary health care services, keeping in mind that generic or universal contracting policies might not work in all geographical areas within a country or between countries.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2018
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