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Enregistrement W4396630226 · doi:10.2196/49205

Effect of the COVID-19 Lockdown on Mobile Payments for Maternal Health: Regression Discontinuity Analysis

2024· article· en· W4396630226 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel Knauß, Gracia Andriamiadana, Roxane Leitheiser, Zavaniarivo Rampanjato, Till Bärnighausen, J Emmrich

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésPoisson regressionVoucherBusinessHealth carePaymentConditional cash transferDemographic economicsMedicineEnvironmental healthEconomicsPopulationEconomic growthFinancePovertyAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic resulted in the unprecedented popularity of digital financial services for contactless payments and government cash transfer programs to mitigate the economic effects of the pandemic. The effect of the pandemic on the use of digital financial services for health in low- and middle-income countries, however, is poorly understood. OBJECTIVE: This study aimed to assess the effect of the first COVID-19 lockdown on the use of a mobile maternal health wallet, with a particular focus on delineating the age-dependent differential effects, and draw conclusions on the effect of lockdown measures on the use of digital health services. METHODS: We analyzed 819,840 person-days of health wallet use data from 3416 women who used health care at 25 public sector primary care facilities and 4 hospitals in Antananarivo, Madagascar, between January 1 and August 27, 2020. We collected data on savings, payments, and voucher use at the point of care. To estimate the effects of the first COVID-19 lockdown in Madagascar, we used regression discontinuity analysis around the starting day of the first COVID-19 lockdown on March 23, 2020. We determined the bandwidth using a data-driven method for unbiased bandwidth selection and used modified Poisson regression for binary variables to estimate risk ratios as lockdown effect sizes. RESULTS: We recorded 3719 saving events, 1572 payment events, and 3144 use events of electronic vouchers. The first COVID-19 lockdown in Madagascar reduced mobile money savings by 58.5% (P<.001), payments by 45.8% (P<.001), and voucher use by 49.6% (P<.001). Voucher use recovered to the extrapolated prelockdown counterfactual after 214 days, while savings and payments did not cross the extrapolated prelockdown counterfactual. The recovery duration after the lockdown differed by age group. Women aged >30 years recovered substantially faster, returning to prelockdown rates after 34, 226, and 77 days for savings, payments, and voucher use, respectively. Younger women aged <25 years did not return to baseline values. The results remained robust in sensitivity analyses using ±20 days of the optimal bandwidth. CONCLUSIONS: The COVID-19 lockdown greatly reduced the use of mobile money in the health sector, affecting savings, payments, and voucher use. Savings were the most significantly reduced, implying that the lockdown affected women's expectations of future health care use. Declines in payments and voucher use indicated decreased actual health care use caused by the lockdown. These effects are crucial since many maternal and child health care services cannot be delayed, as the potential benefits will be lost or diminished. To mitigate the adverse impacts of lockdowns on maternal health service use, digital health services could be leveraged to provide access to telemedicine and enhance user communication with clear information on available health care access options and adherence to safety protocols.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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