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Enregistrement W3045596549 · doi:10.1186/s12939-020-01219-y

Measuring socioeconomic and health financing inequality in maternal mortality in Colombia: a mixed methods approach

2020· article· en· W3045596549 sur OpenAlex
Juan Carlos Rivillas, Raúl Devia-Rodriguez, Marie‐Gloriose Ingabire

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésHealth equityInequalityPer capitaHealth policyHealth careHealth services researchSocioeconomic statusSocial determinants of healthMedicaidEnvironmental healthEconomic growthEconomicsMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding health financing reforms and means is key to evaluate how maternal health has improved. Problems related to health financing policies are contributing to inadequate quality of care and inequitable use of healthcare by pregnant women, resulting in poor maternal health outcomes. The purpose of the study was to measure socioeconomic and health financing related inequality in maternal mortality in Colombia as well as identifying potential epicenters of this inequality. METHODS: The data used was obtained from National Information of Social Protection (Sispro), the Department of Planning and National Statistics Department. Maternal mortality ratios were calculated by health insurance scheme and disaggregated by health spending per capita quintiles to allow for closer examination of inequality. The Slope Index of Inequality and Concentration Index were estimated to express absolute and relative inequality. We conducted interviews with key informants involved in the implementation of health financing and maternal health policies. RESULTS: The main finding shows inequality in maternal mortality across regions and in particular in the subsidized health insurance. The contributory health insurance scheme is closing gaps over time, but inequality in the subsidized scheme is significantly widening, which impacts the severity of overall measurements of inequality. 20% of territories with the lowest health spending per capita have reached 35% of maternal mortality, and it such rates are worsening. This means that there is a marginal exclusion in which most of maternal deaths still occur in the regions with lowest resources. CONCLUSIONS: Beyond the key issues in health financing, issues of quality of care must be addressed. The country must define its own approach to financing for maternal health coverage given its unique situation and starting point. Potential policy implications that emerged are: i) afro-Colombian, indigenous, poorer and migrant women must be put at the center of the maternal health care services; ii) better skills, Reproductive, Maternal, Newborn and Child Health RMNCH training and health worker retention strategies and training in rural, insular and remote geographical areas; ii) a better understanding of provider payment mechanisms and the incentives that influence provider behaviors; and iv) inequality prompt calls for a targeted approach, whereby care is directed toward the most disadvantaged regions.

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.

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)0,014
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,407
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,074 · 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