Factors influencing variation in implementation outcomes of the redesigned community health fund in the Dodoma region of Tanzania: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Micro-health insurance (MHI) has been identified as a possible interim solution to foster progress towards Universal Health Coverage (UHC) in low- and middle- income countries (LMICs). Still, MHI schemes suffer from chronically low penetration rates, especially in sub-Saharan Africa. Initiatives to promote and sustain enrolment have yielded limited effect, yet little effort has been channelled towards understanding how such initiatives are implemented. We aimed to fill this gap in knowledge by examining heterogeneity in implementation outcomes and their moderating factors within the context of the Redesigned Community Health Fund in the Dodoma region in Tanzania. METHODS: We adopted a mixed-methods design to examine implementation outcomes, defined as adoption and fidelity of implementation (FOI) as well as their moderating factors. A survey questionnaire collected individual level data and a document review checklist and in-depth interview guide collected district level data. We relied on descriptive statistics, a chi square test and thematic analysis to analyse our data. RESULTS: A review of district level data revealed high adoption (78%) and FOI (77%) supported also by qualitative interviews. In contrast, survey participants reported relatively low adoption (55%) and FOI (58%). Heterogeneity in adoption and FOI was observed across the districts and was attributed to organisational weakness or strengths, communication and facilitation strategies, resource availability (fiscal capacity, human resources and materials), reward systems, the number of stakeholders, leadership engagement, and implementer's skills. At an individual level, heterogeneity in adoption and FOI of scheme components was explained by the survey participant's level of education, occupation, years of stay in the district and duration of working in the scheme. For example, the adoption of job description was statistically associated with occupation (p = 0.001) and wworking in the scheme for more than 20 months had marginal significant association with FOI (p = 0.04). CONCLUSION: The study demonstrates that assessing the implementation processes helps to detect implementation weaknesses and therefore address such weaknesses as the interventions are implemented or rolled out to other settings. Attention to contextual and individual implementer elements should be paid in advance to adjust implementation strategies and ensure greater adoption and fidelity of implementation.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».