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Enregistrement W4393995576 · doi:10.3917/spub.241.0135

Analyse économique d’un programme de renforcement du système de santé en République démocratique du Congo

2024· article· fr· W4393995576 sur OpenAlexaff
Éric Tchouaket Nguemeleu, Drissa Sia, Hermès Karemere, Woolf Kapiteni, Stéphanie Robins

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Due to the Democratic Republic of the Congo's (DRC) precarious health system that provides only limited access to health care, the European Union, via Memisa Belgium, implemented a program to strengthen provision of and access to health care (known as PRO DS) in the provinces of Kongo Central and Ituri. This program took a holistic approach, seeking to improve equitable access and combat malnutrition. METHODS: To measure the program's social return on investment and to estimate the cost per capita and effectiveness per euro invested (efficiency), a 61-month (1 July 2017 to 31 July 2022) cost-effectiveness evaluation with a societal perspective was carried out. The double-difference method was used to compare the results of PRO DS and non-PRO DS zones. The social return on investment was assessed via the ratio of effectiveness to costs. RESULTS: Analyses revealed the program cost between 3.72 and 3.96 euros per capita per year (2022) in Kongo Central, and between 3.12 and 3.36 euros in Ituri. Importantly, it was cost-effective in the areas of reproductive health, nutrition, and the use of health and nutrition services. CONCLUSIONS: The program's strong nutritional component and overall holistic vision may explain why it was so efficient. PRO DS stands out from other programs that focus solely on one specific problem or population. Although the program has some limitations, it would be worthwhile for the government to invest in it.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,348 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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