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Enregistrement W4392973038 · doi:10.26443/mjgh.v9i1.1279

Failure of User Fees

2020· article· en· W4392973038 sur OpenAlexaff
Bea Lehmann, Sophia Sheng-Ya Huang, Christina Chavenet, Homa Danaie, Laura Douglas, Kevin Jutras, Sydny Phillips

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Global Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUser feeSalaryLimitingBusinessHealth careDeveloping countryEconomic growthDemographic economicsEconomicsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The end of health care user fees is within sight for an increasing number of African countries whom this policy was imposed upon in the late 1980 and early 1990s. User fees were part of structural adjustment programs (SAPs) dictated to developing countries by the World Bank, influenced by the Bamako Initiative. The West African country of Mali is presently working towards eliminating user fees and implementing Universal Health Care (UHC). This paper investigates health indicators of pregnant women in Mali during user fee implementation to show the negative impact of the policy, and extrapolates to future outcomes when UHC is available. For example, when user fees were removed in pilot projects, Caesarean costs decreased from 95-136 $USD to 0.80-10 $USD, and Caesarean rates increased by a factor of 2.5. As well, with user fees, Malian citizens had to pay an average of 2 months of salary per health care visit, severely limiting those who could access services. These numbers show that vulnerable individuals in Mali, such as expecting mothers, likely experience unmet need for healthcare services in Mali, and the current user fees system is insufficient and inequitable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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