Patient volume and quality of primary care in Ethiopia: findings from the routine health information system and the 2014 Service Provision Assessment survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have reported inadequate levels of quality of care in the Ethiopian health system. Facility characteristics associated with better quality remain unclear. Understanding associations between patient volumes and quality of care could help organize service delivery and potentially improve patient outcomes. METHODS: Using data from the routine health management information system (HMIS) and the 2014 Ethiopian Service Provision Assessment survey + we assessed associations between daily total outpatient volumes and quality of services. Quality of care at the facility level was estimated as the average of five measures of provider knowledge (clinical vignettes on malaria and tuberculosis) and competence (observations of family planning, antenatal care and sick child care consultations). We used linear regression models adjusted for several facility-level confounders and region fixed effects with log-transformed patient volume fitted as a linear spline. We repeated analyses for the association between volume of antenatal care visits and quality. RESULTS: Our analysis included 424 facilities including 270 health centers, 45 primary hospitals and 109 general hospitals in Ethiopia. Quality was low across all facilities ranging from only 18 to 56% with a mean score of 38%. Outpatient volume varied from less than one patient per day to 581. We found a small but statistically significant association between volume and quality which appeared non-linear, with an inverted U-shape. Among facilities seeing less than 90.6 outpatients per day, quality increased with greater patient volumes. Among facilities seeing 90.6 or more outpatients per day, quality decreased with greater patient volumes. We found a similar association between volume and quality of antenatal care visits. CONCLUSIONS: Health care utilization and quality must be improved throughout the health system in Ethiopia. Our results are suggestive of a potential U-shape association between volume and quality of primary care services. Understanding the links between volume of patients and quality of care may provide insights for organizing service delivery in Ethiopia and similar contexts.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».