A practical measure of health facility efficiency: an innovation in the application of routine health information to determine health worker productivity in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A simple indicator of technical efficiency, such as productivity of health workers, measured using routine health facility data, can be a practical approach that can inform initiatives to improve efficiency in low- and middle-income countries. This paper presents a proof of concept of using routine information from primary healthcare (PHC) facilities to measure health workers' productivity and its application in three regions of Ethiopia. METHODS: In four steps, we constructed a productivity measure of the health workforce of Health Centers (HCs) and demonstrated its practical application: (1) developing an analytical dataset using secondary data from health management information systems (HMIS) and human resource information system (HRIS); (2) principal component analysis and factor analysis to estimate a summary measure of output from five indicators (annual service volume of outpatient visits, family planning, first antenatal care visits, facility-based deliveries by skilled birth attendants, and children [< 1 year] with three pentavalent vaccines); (3) calculating a productivity score by combining the summary measure of outputs and the total number of health workers (input), and (4) implementing regression models to identify the determinant of productivity and ranking HCs based on their adjusted productivity score. RESULTS: We developed an analytical dataset of 1128 HCs; however, significant missing values and outliers were reported in the data. The principal component and factor scores developed from the five output measures were highly consistent (correlation coefficient = 0.98). We considered the factor score as the summary measure of outputs for estimating productivity. A very weak association was observed between the summary measure of output and the total number of staff. The result also highlighted a large variability in productivity across similar health facilities in Ethiopia, represented by the significant dispersion in summary measure of output occurring at similar levels of the health workers. CONCLUSIONS: We successfully demonstrated the analytical steps to estimate health worker productivity and its practical application using HMIS and HRIS. The methodology presented in this study can be readily applied in low- and middle-income countries using widely available data-such as DHIS2-that will allow further explorations to understand the causes of technical inefficiencies in the health system.
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 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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».