Tracking malaria health disbursements by source in Zambia, 2009–2018: an economic modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Zambia has made profound strides in reducing both the incidence and prevalence of malaria followed by reducing malaria related deaths between 2009 and 2018. The number of partners providing malaria funding has significantly increased in the same period. The increasing number of partners and the subsequent reduction of the number of reported malaria cases in the Ministry of Health main data repository Health Management Information System (HMIS) stimulated this research. The study aimed at (1) identifying major sources of malaria funding in Zambia; (2) describe malaria funding per targeted interventions and (3) relating malaria funding with malaria disease burden. Methods Data was collected using extensive literature review of institutional strategic document between the year 2009 to 2018, assuming one-year time lag between investment and the health outcome across all interventions. The National’s Health Management Information System (HMIS) provided information on annual malaria admission cases and outpatient clinic record. The statistical package for social sciences (SPSS) alongside Microsoft excel was used to analyze data in the year 2019. Results The investigation observed that about 30% of the funding came from PMI/USAID, 26% from the global funds, the government of Zambia contributed 17% and other partners sharing the remaining 27%. Multivariate regression analysis suggests a positive correlation between reducing reported malaria disease burden in HMIS 2009–2018 and concurrent increasing program/intervention funding towards ITNs, IRS, MDA, and Case Management with r 2 = 77% (r 2 > 0.77; 95% CI: 0.72–0.81). Furthermore, IRS showed a p-value 0.018 while ITNs, Case Management and MDA having 0.029, 0.030 and 0.040 respectively. Conclusion Our findings highlight annual funding towards specific malaria intervention reduced the number of malaria admission cases.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».