Qualitative study of in-kind incentives to improve healthcare quality in Belize: Is quality work better than wealth?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a sparsity of knowledge of the specific mechanisms through which financial and non-financial incentives impact the performance of health teams. This study aims to address this knowledge gap by examining an in-kind incentives program for healthcare teams implemented in three districts in Belize (2012-2022) as part of the Salud Mesoamerica Initiative, which aimed to improve healthcare quality. METHODS: We performed a qualitative study to understand the mechanisms through which the in-kind incentive program supported quality improvement in Belize. We conducted key informant interviews (April-June 2021) remotely on a sample of former and current healthcare workers from Belize's Ministry of Health and Wellness familiar with the program. We analyzed responses using qualitative content analysis. We used open coding to identify patterns and themes. RESULTS: We conducted eight key informant interviews from a pool of thirty potential informants. Our analysis of the interviews yielded a total of 11 major themes with 27 subthemes. Most informants reported that in-kind incentives were not the primary motivation for improving their performance, though they did acknowledge that incentives had increased their attention on the quality of care provided. Conversely, we found that quarterly measurements and supportive supervision by national level authorities offered an external validation mechanism and instilled frontline staff with a sense of shared responsibility towards improving their performance. The majority of informants conveyed positive opinions about the in-kind incentives program. CONCLUSIONS: Our study contributes to the understanding of how in-kind incentives can enhance performance. We found that in-kind incentives created extrinsic motivation, leading to an increased focus on quality. Standardized measurements and supportive supervision improved intrinsic motivation and formed a stronger commitment to quality of care. Rather than focusing on tangible incentives, explicitly incorporating standardized measurements and supportive supervision in the routine work of the Ministry of Health could have longer lasting effects on quality improvement.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».