How personnel diversity and affective bonds affect performance-based financing: a moderator analysis of a difference-in-difference estimator
Notice bibliographique
Résumé
To spur improvement in health-care service quality and quantity, performance-based financing (PBF) is an increasingly common policy tool, especially in low- and middle-income countries. This study examines how personnel diversity and affective bonds in primary care clinics affect their ability to improve care quality in PBF arrangements. Leveraging data from a large-scale matched PBF intervention in Tajikistan including 208 primary care clinics, we examined how measures of personnel diversity (position and tenure variety) and affective bonds (mutual support and group pride) were associated with changes in the level and variability of clinical knowledge (diagnostic accuracy of 878 clinical vignettes) and care processes (completion of checklist items in 2485 instances of direct observations). We interacted the explanatory variables with exposure to PBF in cluster-robust, linear regressions to assess how these explanatory variables moderated the PBF treatment's association with clinical knowledge and care process improvements. Providers and facilities with higher group pride exhibited higher care process improvement (greater checklist item completion and lower variability of items completed). Personnel diversity and mutual support showed little significant associations with the outcomes. Organizational features of clinics exposed to PBF may help explain variation in outcomes and warrant further research and intervention in practice to identify and test opportunities to leverage them. Group pride may strengthen clinics' ability to improve care quality in PBF arrangements. Improving health-care facilities' pride may be an affordable and effective way to enhance health-care organization adaptation.
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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 | 0,051 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».