Primary healthcare system performance in low-income and middle-income countries: a scoping review of the evidence from 2010 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The 2018 Astana Declaration reaffirmed global commitment to primary healthcare (PHC) as a core strategy to achieve universal health coverage. To meet this potential, PHC in low-income and middle-income countries (LMIC) needs to be strengthened, but research is lacking and fragmented. We conducted a scoping review of the recent literature to assess the state of research on PHC in LMIC and understand where future research is most needed. METHODS: Guided by the Primary Healthcare Performance Initiative (PHCPI) conceptual framework, we conducted searches of the peer-reviewed literature on PHC in LMIC published between 2010 (the publication year of the last major review of PHC in LMIC) and 2017. We also conducted country-specific searches to understand performance trajectories in 14 high-performing countries identified in the previous review. Evidence highlights and gaps for each topic area of the PHCPI framework were extracted and summarised. RESULTS: We retrieved 5219 articles, 207 of which met final inclusion criteria. Many PHC system inputs such as payment and workforce are well-studied. A number of emerging service delivery innovations have early evidence of success but lack evidence for how to scale more broadly. Community-based PHC systems with supportive governmental policies and financing structures (public and private) consistently promote better outcomes and equity. Among the 14 highlighted countries, most maintained or improved progress in the scope of services, quality, access and financial coverage of PHC during the review time period. CONCLUSION: Our findings revealed a heterogeneous focus of recent literature, with ample evidence for effective PHC policies, payment and other system inputs. More variability was seen in key areas of service delivery, underscoring a need for greater emphasis on implementation science and intervention testing. Future evaluations are needed on PHC system capacities and orientation toward social accountability, innovation, management and population health in order to achieve the promise of PHC.
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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 | 0,023 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».