Who is paid in pay-for-performance? Inequalities in the distribution of financial bonuses amongst health centres in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Although pay-for-performance (P4P) schemes have been implemented across low- and middle-income countries (LMICs), little is known about their distributional consequences. A key concern is that financial bonuses are primarily captured by providers who are already better able to perform (for example, those in wealthier areas), P4P could exacerbate existing inequalities within the health system. We examine inequalities in the distribution of pay-outs in Zimbabwe's national P4P scheme (2014-2016) using quantitative data on bonus payments and facility characteristics and findings from a thematic policy review and 28 semi-structured interviews with stakeholders at all system levels. We found that in Zimbabwe, facilities with better baseline access to guidelines, more staff, higher consultation volumes and wealthier and less remote target populations earned significantly higher P4P bonuses throughout the programme. For instance, facilities that were 1 SD above the mean in terms of access to guidelines, earned 90 USD more per quarter than those that were 1 SD below the mean. Differences in bonus pay-outs for facilities that were 1 SD above and below the mean in terms of the number of staff and consultation volumes are even more pronounced at 348 USD and 445 USD per quarter. Similarly, facilities with villages in the poorest wealth quintile in their vicinity earned less than all others-and 752 USD less per quarter than those serving villages in the richest quintile. Qualitative data confirm these findings. Respondents identified facility baseline structural quality, leadership, catchment population size and remoteness as affecting performance in the scheme. Unequal distribution of P4P pay-outs was identified as having negative consequences on staff retention, absenteeism and motivation. Based on our findings and previous work, we provide some guidance to policymakers on how to design more equitable P4P schemes.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».