Midwives providing maternal health services to poor women in the private sector: is it a financially feasible model?
Notice bibliographique
Résumé
Governments in many low- and middle-income countries have increasingly turned to the private sector to address the gap in skilled birth attendance in rural areas. They draw on limited, but emerging evidence that the poor also seek private healthcare services. A question not addressed in this policy and strategy is: Can poor women pay the fees required for private-sector maternity care providers to financially sustain their practices? This article examined the financial viability of private-sector midwifery practices established to provide skilled birth services to Afghan refugee women in Baluchistan, Pakistan. An international non-governmental organization established 45 midwifery practices as part of a poverty alleviation project aimed at providing market-based solutions for female poverty. A retrospective micro-cost analysis was conducted on a sample of 11 practices. In-depth interviews were conducted with 33 stakeholders to explore the midwives' experiences of operating private practices, and the facilitators and barriers they experienced. The single midwife-practices saw a mean of 8.7 ANC patients (range 1-19), attended 2.9 births (range 0-10) and provided care to 1.6 postnatal patients (range 0-7). The average net income of the 11 practices in May 2014 was US$81, but the median was just US$12. To contextualize these incomes, the midwives earned, on average, 25% of Pakistan's minimum monthly living wage. The financial analysis showed only 3 out of 11 sampled practices could be considered financially viable. The qualitative data revealed that even in practices with reasonable client volumes, the patients' inability to pay was the critical factor in the midwife practices' low net incomes. The research provides empirical evidence of a potential pitfall of private funding models in resource-poor settings where providers rely on impoverished clients to pay user-fees. Such financial models essentially shift the government's responsibility to provide safe childbirth services onto providers who can least afford to offer such care.
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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 ».