The role of health system context in the design and implementation of performance-based financing: evidence from Cote d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Low quality of care is a significant problem for health systems in low-income and middle-income countries (LMICs). Policymakers are increasingly interested in using performance-based financing (PBF), a system-wide provider payment reform, conditioned on both quantity and quality of performance, to improve quality of care. The health system context influences both the design and the implementation of these programmes and thus their effectiveness. This study analyses how context has influenced the design and implementation of PBF in improving the quality of primary care in one particular setting, Cote d'Ivoire, a lower-middle income country with some of the poorest health outcomes in the world. Based on literature, an analytical framework was developed identifying five pathways through which financial incentives can influence the quality of primary care: earmarking, conditioning, provider behaviour, community involvement and management. Guided by this framework, semistructured interviews were conducted with policymakers and providers to diagnose the context and to assess the links between financing and quality of care at the primary care level. PBF in Cote d'Ivoire was found to have increased data availability and quality, facility-wide and disease-specific inputs, provider motivation and management practices in contracted facilities, but had limited success in improving process and outcome measures of quality, as well as community involvement and the provision of non-incentivised services. These limitations were attributable to a centralised health system structure constraining the decision space of health providers; financing and governance challenges across the health sector; and shortcomings with regard to the design of the PBF quality checklist and incentive structures in Cote d'Ivoire. In order to improve the quality of primary care, health sector reforms such as PBF should incorporate the organisational and service delivery context more broadly into their design and implementation, as is the case in other countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».