The unintended consequences of a complex intervention combining performance-based financing with health equity measures in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : La mauvaise qualité et la faible utilisation des services de santé contribuent aux taux élevés de morbidité et de mortalité dans plusieurs pays à faible et à moyen revenu. Face à cette situation, le gouvernement du Burkina Faso a testé une intervention novatrice qui combine le financement basé sur la performance (FBP) à des mesures d'équité en santé. Les formations sanitaires ont reçu des prix unitaires pour des services de santé fournis ainsi que des bonus conditionnels à la qualité des soins. Des comités communautaires ont sélectionné les indigents pour leur octroyer des exemptions de paiements des soins. Malgré le peu d’études sur le sujet, des acteurs en santé mondiale craignent que l’intervention puisse avoir des conséquences non intentionnelles importantes. Objectif : Cette thèse vise à accroître les connaissances scientifiques sur les conséquences non intentionnelles du FBP combiné à des mesures d'équité en santé dans un environnement à faible revenu. Méthodes : Nous avons développé un cadre conceptuel basé sur la théorie de la diffusion des innovations. Une étude de cas multiples a été réalisée avec neuf formations sanitaires au Burkina Faso. Cinq mois sur le terrain ont permis d’effectuer 104 entrevues semi-structurées, 266 séances d'observation et des conversations informelles avec un large éventail d'acteurs incluant les prestataires de soins, les patients et les vérificateurs. Les données qualitatives ont été codées avec QDA miner pour faciliter l’analyse thématique. Nous avons également utilisé des données quantitatives du système de gestion pour décrire l'évolution des services et trianguler les résultats. Résultats : La nature et la mise en œuvre de l'intervention ont interagi avec le système social et les caractéristiques de ses membres pour engendrer des conséquences non intentionnelles importantes, dont la plupart étaient indésirables. Les prestataires de soins ont démontré une fixation sur les mesures de rendement, ont falsifié les registres médicaux et ont enseigné de mauvaises pratiques aux stagiaires pour augmenter leurs subsides et bonus. Comme conséquence non intentionnelle désirable, certaines formations sanitaires ont limité la vente de médicaments sans prescriptions pour encourager les consultations. Les vérifications communautaires, durant lesquelles les patients sont retrouvés pour vérifier les services déclarés, ont entraîné la falsification des données de vérification, la perte de la confidentialité des patients et certaines craintes chez les patients, bien que certains étaient heureux de partager leurs opinions. Enfin, les prestataires de soins ont limité les services offerts gratuitement aux indigents, ce qui a déclenché des conflits. Discussion : Cette thèse contribue au développement des connaissances scientifiques sur la façon dont le FBP, combiné à des mesures d'équité, peut engendrer des conséquences non intentionnelles. Les résultats sont utiles pour affiner ce type d’intervention et éclairer une mise en œuvre efficace dans le secteur du financement de la santé. Plus largement, cette thèse démontre la faisabilité et la valeur ajoutée d'utiliser un cadre conceptuel pour étudier les conséquences non intentionnelles. Elle pourra guider les chercheurs à élargir leur angle d’analyse afin de rendre compte des conséquences intentionnelles et non intentionnelles des interventions complexes en santé.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».