A Narrative Synthesis Review of Out-of-Pocket Payments for Health Services Under Insurance Regimes: A Policy Implementation Gap Hindering Universal Health Coverage in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Achieve universal health coverage (UHC), including financial risk protection, access to quality essential healthcare services and access to safe, effective, quality and affordable essential medicines and vaccines for all" is the Sustainable Development Goal (SDG) 3.8 target. Although most high-income countries have achieved or are very close to this target, low- and middle-income countries (LMICs) especially those in sub-Saharan Africa (SSA) are still struggling with its achievement. One of the observed challenges in SSA is that even where services are supposed to be "free" at point-of-use because they are covered by a health insurance scheme, out-of-pocket fees are sometimes being made by clients. This represents a policy implementation gap. This study sought to synthesise the known evidence from the published literature on the 'what' and 'why' of this policy implementation gap in SSA. METHODS: The study drew on Lipsky's street level bureaucracy (SLB) theory, the concept of practical norms, and Taryn Vian's framework of corruption in the health sector to explore this policy implementation gap through a narrative synthesis review. The data from selected literature were extracted and synthesized iteratively using a thematic content analysis approach. RESULTS: Insured clients paid out-of-pocket for a wide range of services covered by insurance policies. They made formal and informal cash and in-kind payments. The reasons for the payments were complex and multifactorial, potentially explained in many but not all instances, by coping strategies of street level bureaucrats to conflicting health sector policy objectives and resource constraints. In other instances, these payments appeared to be related to structural violence and the 'corruption complex' governed by practical norms. CONCLUSION: A continued top-down approach to health financing reforms and UHC policy is likely to face implementation gaps. It is important to explore bottom-up approaches - recognizing issues related to coping behaviour and practical norms in the face of unrealistic, conflicting policy dictates.
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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 | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».