Scaling-Up Performance-Based Financing in Burkina Faso: From PBF to User Fees Exemption Strategic Purchasing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous countries have undertaken performance-based financing (PBF) reforms to improve quality and quantity of healthcare services. However, only few reforms have successfully managed to achieve the different scale-up phases. In Burkina Faso, a pilot project was implemented, but was put on hold before being scaled. During the writing of this article, discussions to scale-up were still ongoing on a national strategic purchasing strategy within a government led user fee exemption policy. METHODS: This study's objective is to identify facilitators and barriers to scaling-up for that pilot, based on the World Health Organization's (WHO's) theoretical framework. Interviews were conducted in three health centres and in Ouagadougou to discuss the scale-up with different actors. The software QDA Miner© was used to help in the framework analysis. RESULTS: The low involvement of some key stakeholders (mainly decision-makers) and the unstable context hindered ownership of the project, thus its priority on the political agenda. PBF reform therefore lost its momentum to the benefit of a user fee exemption policy. This latter program was seen to be more beneficial since it addressed access to healthcare services, in comparison to service quality, which was the PBF's relative advantage. A scale-up of some PBF elements (eg, strategic purchasing tools) is however still in discussion in 2019, but would be integrated within the user fee exemption program. Increased costs during the PBF's implementation gave the impression that the project was too costly and not scalable. The involvement of an important funding agency (World Bank, WB) also fed the impression of high costs, which demotivated the actors, especially decision-makers. CONCLUSION: Contextual factors remain central to the implementation of PBF, while their evaluation and mitigation have remained unclear. The participation of key actors in scaling-up operations and the use of social science as tools to better understand the context is therefore primordial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».