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Enregistrement W3162576952 · doi:10.1186/s12939-021-01474-7

Socioeconomic inequalities in curative healthcare-seeking for children under five before and after the free healthcare initiative in Sierra Leone: analysis of population-based survey data

2021· article· en· W3162576952 sur OpenAlexaff
Joel D. Bognini, Sékou Samadoulougou, Mady Ouédraogo, Tiga David Kangoye, Carine Van Malderen, Halidou Tinto, Fati Kirakoya‐Samadoulougou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusSierra leoneHealth careInequalityHealth services researchPopulationMedicineHealth equityPublic healthDemographyEnvironmental healthSocioeconomicsEconomic growthSociologyNursingEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Socioeconomic inequalities between and within countries lead to disparities in the use of health services. These disparities could lead to child mortality in children under 5 years by depriving them of healthcare. Therefore, initiatives to remove healthcare fees such as the Free Healthcare Initiative (FHCI) adopted in Sierra Leone can contribute to reducing these inequities in healthcare-seeking for children. This study aimed to assess the socioeconomic inequalities in healthcare-seeking for children under 5 years of age before and after the implementation of the FHCI. METHODS: Data were included on 1207, 2815, 1633, and 1476 children under 5 years of age with fever from the 2008, 2013, 2016, and 2019 nationwide surveys, respectively. Concentration curves were drawn for the period before (2008) and after (2013-2019) the implementation of the FHCI to assess socioeconomic inequalities in healthcare-seeking. Finally, Erreyger's corrected concentration indices were calculated to understand the magnitude of these inequalities. RESULTS: Before the implementation of the FHCI, there were inequalities in healthcare-seeking for children under five (Erreyger's corrected concentration index (CI) = 0.168, standard error (SE) = 0.049; p < 0.001) in favor of the wealthy households. These inequalities decreased after the implementation of the FHCI (CI = 0.061, SE = 0.033; p = 0.06 in 2013, CI = 0.039, SE = 0.04; p = 0.32 in 2016, and CI = - 0.0005, SE = 0.362; p = 0.98 in 2019). Furthermore, before the implementation of the FHCI, a significant pro-rich inequality in the districts of Kenema (CI = 0.117, SE = 0.168, p = 0.021), Kono (CI = 0.175, SE = 0.078, p = 0.028) and Western Area Urban (CI = 0.070, SE = 0.032, p = 0.031) has been observed. After the implementation of the FHCI in 2019, these disparities were reduced, 11 of the 14 districts had a CI around the value of equality, and only in 2 districts the pro-rich inequality were significant (Western Area Urban (CI = 0.035, SE = 0.016, p = 0.039) and Western Area Rural (CI = 0.066, SE = 0.030, p = 0.027)). CONCLUSION: The results of this study demonstrated that socio-economic inequalities in healthcare-seeking for children have been considerably reduced after the FHCI in Sierra Leone. To further reduce these inequalities, policy actions can focus on the increase of availability of health services in the districts where the healthcare-seeking remained pro-rich.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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