Using costing to facilitate policy making towards Universal Health Coverage: findings and recommendations from country-level experiences
Notice bibliographique
Résumé
As countries progress towards universal health coverage (UHC), they frequently develop explicit packages of health services compatible with UHC goals. As part of the Disease Control Initiative 3 Country Translation project, a systematic survey instrument was developed and used to review the experience of five low-income and lower-middle-income countries-Afghanistan, Ethiopia, Pakistan, Somalia and Sudan-in estimating the cost of their proposed packages. The paper highlights the main results of the survey, providing information about how costing exercises were conducted and used and what country teams perceived to be the main challenges. Key messages are identified to facilitate similar exercises and improve their usefulness. Critical challenges to be addressed include inconsistent application of costing methods, measurement errors and data reliability issues, the lack of adequate capacity building, and the lack of integration between costing and budgeting. The paper formulates four recommendations to address these challenges: (1) developing more systematic guidance and standard ways to implement costing methodologies, particularly regarding the treatment of health systems-related common costs, (2) acknowledging ranges of uncertainty of costing results and integrating sensitivity analysis, (3) building long-term capacity at the local level and institutionalising the costing process in order to improve both reliability and policy relevance, and (4) closely linking costing exercises to public budgeting.
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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 | 0,045 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».