Health financing policies during the COVID-19 pandemic and implications for universal health care: a case study of 15 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic was a health emergency requiring rapid fiscal resource mobilisation to support national responses. The use of effective health financing mechanisms and policies, or lack thereof, affected the impact of the pandemic on the population, particularly vulnerable groups and individuals. We provide an overview and illustrative examples of health financing policies adopted in 15 countries during the pandemic, develop a framework for resilient health financing, and use this pandemic to argue a case to move towards universal health coverage (UHC). METHODS: In this case study, we examined the national health financing policy responses of 15 countries, which were purposefully selected countries to represent all WHO regions and have a range of income levels, UHC index scores, and health system typologies. We did a systematic literature review of peer-reviewed articles, policy documents, technical reports, and publicly available data on policy measures undertaken in response to the pandemic and complemented the data obtained with 61 in-depth interviews with health systems and health financing experts. We did a thematic analysis of our data and organised key themes into a conceptual framework for resilient health financing. FINDINGS: Resilient health financing for health emergencies is characterised by two main phases: (1) absorb and recover, where health systems are required to absorb the initial and subsequent shocks brought about by the pandemic and restabilise from them; and (2) sustain, where health systems need to expand and maintain fiscal space for health to move towards UHC while building on resilient health financing structures that can better prepare health systems for future health emergencies. We observed that five key financing policies were implemented across the countries-namely, use of extra-budgetary funds for a swift initial response, repurposing of existing funds, efficient fund disbursement mechanisms to ensure rapid channelisation to the intended personnel and general population, mobilisation of the private sector to mitigate the gaps in public settings, and expansion of service coverage to enhance the protection of vulnerable groups. Accountability and monitoring are needed at every stage to ensure efficient and accountable movement and use of funds, which can be achieved through strong governance and coordination, information technology, and community engagement. INTERPRETATION: Our findings suggest that health systems need to leverage the COVID-19 pandemic as a window of opportunity to make health financing policies robust and need to politically commit to public financing mechanisms that work to prepare for future emergencies and as a lever for UHC. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».