Increased investment in Universal Health Coverage in Sub–Saharan Africa is crucial to attain the Sustainable Development Goal 3 targets on maternal and child health
Notice bibliographique
Résumé
Universal Health Coverage (UHC) is considered a strategic component of the Sustainable Development Goals specifically for goal 3 which seeks to ensure healthy lives and promote well-being for all, where all individuals and communities have equal access to key promotive, preventive, curative, and rehabilitative health interventions without financial constraints. Despite Sub-Saharan Africa (SSA) accelerated gains on the UHC effective coverage of 2.6% between 2010 to 2019, many countries in the sub-region show lagging performance. The major challenges faced in attaining the UHC in many countries include inadequate capital investment for health and their equitable distribution, fiscal space to finance UHC policies and programs. This paper discusses how increased investment in Universal Health Coverage in SSA is crucial to attain the Sustainable Development Goal 3 targets on maternal and child health. The Universal Health Monitoring Framework (UHMF) is adopted in this paper as the underpinning framework. The delivery of essential maternal and child health services to achieve UHC in SSA requires strategic actions such as policies, plans and programs with focus on maternal and child health. We report findings from recently published papers that clearly highlighted the strong connection between health insurance coverage and maternal health care utilization. Strategic actions such as implementing national health insurance scheme (NHIS) that directly incorporates free maternal and child health care could strengthen maternal health services and transform health systems in order to achieve UHC in SSA. We argue that achieving the SDG 3 on maternal and child health will only be possible if significant progress in made in increasing UHC. This is key to ensure optimal maternal health care utilization, and consequently reducing maternal and child deaths.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».