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Enregistrement W3031945804 · doi:10.1186/s12961-020-00566-0

Implementing performance-based financing in peripheral health centres in Mali: what can we learn from it?

2020· article· en· W3031945804 sur OpenAlexafffund
Abdourahmane Coulibaly, Lara Gautier, Tony Zitti, Valéry Ridde

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésHealth administrationEnthusiasmHealth services researchContext (archaeology)Implementation researchHealth informaticsIntervention (counseling)Qualitative researchMedicinePublic healthNursing researchModalitiesPublic relationsHealth carePaymentData collectionHealth policyScheduleParticipant observationNursingPsychological interventionBusinessPolitical sciencePsychologySociologyEconomic growthFinanceManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Numerous sub-Saharan African countries have experimented with performance-based financing (PBF) with the goal of improving health system performance. To date, few articles have examined the implementation of this type of complex intervention in Francophone West Africa. This qualitative research aims to understand the process of implementing a PBF pilot project in Mali's Koulikoro region. METHOD: We conducted a contrasted multiple case study of performance in 12 community health centres in three districts. We collected 161 semi-structured interviews, 69 informal interviews and 96 non-participant observation sessions. Data collection and analysis were guided by the Consolidated Framework for Implementation Research adapted to the research topic and local context. RESULTS: Our analysis revealed that the internal context of the PBF implementation played a key role in the process. High-performing centres exercised leadership and commitment more strongly than low-performing ones. These two characteristics were associated with taking initiatives to promote PBF implementation and strengthening team spirit. Information regarding the intervention was best appropriated by qualified health professionals. However, the limited duration of the implementation did not allow for the emergence of networks or champions. The enthusiasm initially generated by PBF quickly dissipated, mainly due to delays in the implementation schedule and the payment modalities. CONCLUSION: PBF is a complex intervention in which many actors intervene in diverse contexts. The initial level of performance and the internal and external contexts of primary healthcare facilities influence the implementation of PBF. Future work in this area would benefit from an interdisciplinary approach combining public health and anthropology to better understand such an intervention. The deductive-inductive approach must be the stepping-stone of such a methodological approach.

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)0,003
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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