Aligning public financial management system and free healthcare policies: lessons from a free maternal and child healthcare programme in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relatively little is known about how public financial management (PFM) systems and health financing policies align in low- and middle-income countries. This study assessed the alignment of PFM systems with health financing functions in the free maternal and child healthcare programme (FMCHP) of Enugu State, Nigeria. METHODS: Data were collected through quantitative and qualitative document review, and semi-structured, in-depth interview with 16 purposively selected policymakers involved in FMCHP. Data collection and analysis were by guided a framework for assessing alignment of PFM systems and health financing policies. Revenue and expenditure trend analyses were done using descriptive statistics and analysis of variance (ANOVA). Level of significance was set at ρ < 0.05. Qualitative data were analysed using a framework approach. RESULTS: The results showed that no more than 50% of FMCHP fund were collected despite that the promised fund remained unchanged since inception. Revenue generation significantly varied between 2010 and 2016 (ρ < 0.05). Level of pooling was limited by non-compliance with contribution rules, recurrent unauthorised expenditure and absence of expenditure caps. The unauthorised expenditure significantly varied between 2010 and 2016 (ρ < 0.05). Misalignment of budget monitoring and purchasing revealed absence of auditing and delays in provider payment. Refunds to providers significantly varied between 2010 and 2016 (ρ < 0.05) due to weak Steering Committee, weak vetting team, paper-based claims management and institutional conflicts between Ministry of Health and district-level officials. CONCLUSIONS: This study identified important lessons to align PFM systems and FMCHP. A realistic and evidence-informed budget and enforcement of contribution rules are critical to adequate and sustainable revenue generation. Clarity of roles for various FMCHP committees and use of clear resource allocation strategy would strengthen pooling and fund management. Enforcement of provider payment standards, regular auditing, and a stronger role for the parliament in budgetary processes are warranted.
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 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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».