Adjustments in purchasing arrangements to support the COVID-19 health sector response: evidence from eight middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has triggered several changes in countries' health purchasing arrangements to accompany the adjustments in service delivery in order to meet the urgent and additional demands for COVID-19-related services. However, evidence on how these adjustments have played out in low- and middle-income countries is scarce. This paper provides a synthesis of a multi-country study of the adjustments in purchasing arrangements for the COVID-19 health sector response in eight middle-income countries (Armenia, Cameroon, Ghana, Kenya, Nigeria, Philippines, Romania and Ukraine). We use secondary data assembled by country teams, as well as applied thematic analysis to examine the adjustments made to funding arrangements, benefits packages, provider payments, contracting, information management systems and governance arrangements as well as related implementation challenges. Our findings show that all countries in the study adjusted their health purchasing arrangements to varying degrees. While the majority of countries expanded their benefit packages and several adjusted payment methods to provide selected COVID-19 services, only half could provide these services free of charge. Many countries also streamlined their processes for contracting and accrediting health providers, thereby reducing administrative hurdles. In conclusion, it was important for the countries to adjust their health purchasing arrangements so that they could adequately respond to the COVID-19 pandemic, but in some countries financing challenges resulted in issues with equity and access. However, it is uncertain whether these adjustments can and will be sustained over time, even where they have potential to contribute to making purchasing more strategic to improve efficiency, quality and equitable access in the long run.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».