The cost of maternal health services in low-income and middle-income countries from a provider’s perspective: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Maternal health services are effective in reducing the morbidity and mortality associated with pregnancy and childbirth. We conducted a systematic review on costs of maternal health services in low-income and middle-income countries from the provider's perspective. METHODS: We searched multiple peer-reviewed databases (including African Journal Online, CINAHL Plus, EconLit, Popline, PubMed, Scopus and Web of Science) and grey literature for relevant articles published from year 2000. Articles meeting our inclusion criteria were selected with quality assessment done using relevant cost-focused criteria of the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards checklist. For comparability, disaggregated costs data were inflated to 2019 US$ equivalents. Costs and cost drivers were systematically compared. Where heterogeneity was observed, narrative synthesis was used to summarise findings. RESULTS: Twenty-two studies were included, with most studies costing vaginal and/or caesarean delivery (11 studies), antenatal care (ANC) (9) and postabortion care (PAC) (8). Postnatal care (PNC) has been least costed (2). Studies used different methods for data collection and analysis. Quality of peer-reviewed studies was assessed average to high while all grey literature studies were assessed as low quality. Following inflation, estimated provision cost per service varied (ANC (US$7.24-US$31.42); vaginal delivery (US$14.32-US$278.22); caesarean delivery (US$72.11-US$378.940; PAC (US$97.09-US$1299.21); family planning (FP) (US$0.82-US$5.27); PNC (US$5.04)). These ranges could be explained by intercountry variations, variations in provider type (public/private), facility type (primary/secondary) and care complexity (simple/complicated). Personnel cost was mostly reported as the major driver for provision of ANC, skilled birth attendance and FP. Economies of scale in service provision were reported. CONCLUSION: There is a cost savings case for task-shifting and encouraging women to use lower level facilities for uncomplicated services. Going forward, consensus regarding cost component definitions and methodologies for costing maternal health services will significantly help to improve the usefulness of cost analyses in supporting policymaking towards achieving Universal Health Coverage.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».