Documenting Community Health Worker Compensation Schemes and Their Perceived Effectiveness in Seven sub-Saharan African Countries: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Community health worker (CHW) incentives and remuneration are core issues affecting the performance of CHWs and health programs. There is limited documentation on the implementation details of CHW financial compensation schemes used in sub-Saharan African countries, including their mechanisms of delivery and effectiveness. We aimed to document CHW financial compensation schemes and understand CHW, government, and other stakeholder perceptions of their effectiveness. METHODS: A total of 68 semistructured interviews were conducted with a range of purposefully selected key informants in 7 countries: Benin, Burkina Faso, Ghana, Malawi, Mali, Niger, and Zambia. Thematic analysis of coded interview data was conducted, and relevant country documentation was reviewed, including any documents referenced by key informants, to provide contextual background for qualitative interpretation. RESULTS: Key informants described compensation schemes as effective when payments are regular, distributions are consistent, and amounts are sufficient to support health worker performance and continuity of service delivery. CHW compensation schemes associated with an employed worker status and government payroll mechanisms were most often perceived as effective by stakeholders. Compensation schemes associated with a volunteer status were found to vary widely in their delivery mechanisms (e.g., cash or mobile phone distribution) and were perceived as less effective. Lessons learned in implementing CHW compensation schemes involved the need for government leadership, ministerial coordination, community engagement, partner harmonization, and realistic transitional financing plans. CONCLUSION: Policymakers should consider these findings in designing compensation schemes for CHWs engaged in routine, continuous health service delivery within the context of their country's health service delivery model. Systematic documentation of the tasks and time commitment of volunteer status CHWs could support more recognition of their health system contributions and better determination of commensurate compensation as recommended by the 2018 World Health Organization
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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 | 0,022 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».