MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220827104 · doi:10.1016/s2214-109x(22)00149-8

The UK's foreign aid cuts: implications for financing health systems globally

2022· article· en· W4220827104 sur OpenAlexaboutno aff
Kaci Kennedy McDade, Wenhui Mao, Osondu Ogbuoji

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeveloping countryGovernment (linguistics)BusinessQuarter (Canadian coin)Low and middle income countriesDeveloped countryHealthcare systemGlobal healthEconomic growthFinanceHealth careEconomicsPopulationEnvironmental healthMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The UK is a major provider of official development assistance (ODA) to low-income and middle-income countries (LMICs). The UK recently announced that 102 countries and territories would not receive an ODA budget for the 2021–22 year. Given that the UK is the second largest health ODA donor, these cuts could have serious implications for health systems in LMICs. We aimed to understand how these cuts might affect financing for health systems in countries receiving UK aid. Methods We analysed domestic and external funding for 134 countries that received UK ODA in 2019–20 that had data available. Our goal was to understand the differences between countries that will continue to receive aid in 2020–21 (termed budget safe, n=34) and those that will not (termed budget cut, n=100) and quantify the role the UK plays in financing health systems among both cohorts. Findings 53 (53%) of 100 budget-cut countries are LMICs, and sub-Saharan Africa is the region with the largest share (27 countries [27%]). The UK makes up less than 10% of health ODA for almost all budget-cut countries (95 [95%]). The health systems of two budget-cut countries in particular might be faced with financing challenges given their high ratios of UK health aid to domestic government health expenditures: The Gambia (1·24:1) and Eritrea (0·33:1). Although most budget-safe countries are LMICs (26 [76%]), a quarter (eight [24%]) are upper-middle-income or high-income, signalling the geostrategic importance of some wealthier countries to the new UK aid agency. The UK is a large health donor among budget-safe countries: it contributes more than 10% of the health ODA budget in 11 (32%) of 34 countries. Many low-income budget-safe countries in sub-Saharan Africa also exhibit high ratios of UK health ODA to domestic government health expenditures (eg, South Sudan [3·15:1], Sierra Leone [0·48:1], and the Democratic Republic of the Congo [0·34:1]). Interpretation The 2021–22 UK budget cuts might not be as catastrophic for as many health systems as expected, although some countries might be affected more than others. The UK is a major player in most budget-safe countries, and several countries, particularly low-income countries in sub-Saharan Africa, show high ratios of reliance on UK health aid. Our analysis focused on financing for health systems, but we did not consider the potential effect on funding cuts to health outcomes, analysed potential country responses to these cuts, or propose mechanisms for closing funding gaps. Funding None.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Global HealthMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207