MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4308128463 · doi:10.3390/ijerph192114132

Examining the Implementation of the Performance-Based Financing Equity Strategy in Improving Access and Utilization of Maternal Health Services in Cameroon: A Qualitative Study

2022· article· en· W4308128463 sur OpenAlexaff
Miriam Nkangu, Julian Little, Constantine Asahngwa, Raywat Deonandan, Roland Pongou, Orvill Adams, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupEquity (law)Thematic analysisBusinessHealth equityService providerSocial determinants of healthQualitative researchQualitative propertyHealth careEnvironmental healthPublic relationsMedicineMarketingEconomic growthService (business)EconomicsPolitical scienceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance-based financing (PBF)-a supply-side strategy that incentivizes health providers based on predefined quality and quantity criteria-introduced an innovative approach to reaching the poor by means of using PBF equity instruments. These PBF equity instruments include paying providers more to reach out to poor women, selecting services used by the poor, subsidizing user fees to reduce out-of-pocket expenses, and adding complementary demand-side intervention. Before the implementation of the PBF equity instrument in Cameroon, there were few initiatives/schemes to enable the poor to access maternal health services. Moreover, there is a significant research gap on how the equity elements are defined and implemented across contexts. This study aims to understand (i) how health facilities define and classify the poor and vulnerable in the context of PBF, (ii) how the equity elements are implemented at the community and facility levels, and (iii) the potential impact on access to and the use of maternal health services at the facility level and challenges in the implementation process. We used key informant interviews and focus group discussions (FGDs) based on a grounded theory approach to gain an understanding of the social processes and experiences. Data were collected from three districts in the Southwest region of Cameroon from April 2021 to August 2021. Data were transcribed and analyzed using MaxQDA. The thematic analysis approach/technique was used to analyze data. Key informant interviews and focus groups were conducted with 79 participants, including 28 health professionals and service administrators, 27 pregnant women, and 24 community health workers in three districts. Health facilities employed various subjective approaches to assess and define poor and vulnerable (PAV) persons. Home visits were reported to have an impact in reaching the poor and vulnerable to improve access to maternal services. Meanwhile, a delay in the payment of PBF incentives was reported to be the main challenge that had a negative relationship with the consistent provision of care to the poor and vulnerable, especially in private health facilities. The theory generated from our findings suggests that the impact of the PBF equity elements specific to maternal health depends on (i) a shared understanding of the definition of PAV among different stakeholders, including providers and users, as well as how the PAV is operationalized (structure), and (ii) the appropriate and timely payment of incentives to health facilities and health providers.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Environmental Research and Public Health→Même sujetGlobal Maternal and Child Health→Travaux en français237 207→