The impact of the obstetrical risk insurance scheme in Mauritania on maternal healthcare utilization: a propensity score matching analysis
Notice bibliographique
Résumé
In Mauritania, obstetrical risk insurance (ORI) has been progressively implemented at the health district level since 2002 and was available in 25% of public healthcare facilities in 2015. The ORI scheme is based on pre-payment scheme principles and focuses on increasing the quality of and access to both maternal and perinatal healthcare. Compared with many community-based health insurance schemes, the ORI scheme is original because it is not based on risk pooling. For a pre-payment of 16-18 USD, women are covered during their pregnancy for antenatal care, skilled delivery, emergency obstetrical care [including caesarean section (C-section) and transfer] and a postnatal visit. The objective of this study is to evaluate the impact of ORI enrolment on maternal and child health services using data from the Multiple Indicator Cluster Survey (MICS) conducted in 2015. A total of 4172 women who delivered within the last 2 years before the interview were analysed. The effect of ORI enrolment on the outcomes was estimated using a propensity score matching estimation method. Fifty-eight per cent of the studied women were aware of ORI, and among these women, more than two-thirds were enrolled. ORI had a beneficial effect among the enrolled women by increasing the probability of having at least one prenatal visit by 13%, the probability of having four or more visits by 11% and the probability of giving birth at a healthcare facility by 15%. However, we found no effect on postnatal care (PNC), C-section rates or neonatal mortality. This study provides evidence that a voluntary pre-payment scheme focusing on pregnant women improves healthcare services utilization during pregnancy and delivery. However, no effect was found on PNC or neonatal mortality. Some efforts should be exerted to improve communication and accessibility to ORI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».