Financing for equity for women’s, children’s and adolescents’ health in low- and middle-income countries: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, the world has witnessed considerable progress in women's, children's and adolescents' health (WCAH) and the Sustainable Development Goals (SDGs). Yet deep inequities remain between and within countries. This scoping review aims to map financing interventions and measures to improve equity in WCAH in low- and middle-income countries (LMICs). This scoping review was conducted following Joanna Briggs Institute (JBI) guidance for conducting such reviews as well as the PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) for reporting scoping reviews. We searched Medline, PubMed, EMBASE and the World Health Organization's (WHO) Global Index Medicus, and relevant websites. The selection process was conducted in duplicate and independently. Out of 26 355 citations identified from electronic databases, relevant website searches and stakeholders' consultations, 413 studies were included in the final review. Conditional cash transfers (CCTs) (22.3%), health insurance (21.4%), user fee exemptions (18.1%) and vouchers (16.9%) were the most reported financial interventions and measures. The majority were targeted at women (57%) and children (21%) with others targeting adolescents (2.7%) and newborns (0.7%). The findings highlighted that CCTs, voucher programs and various insurance schemes can improve the utilization of maternal and child health services for the poor and the disadvantaged, and improve mortality and morbidity rates. However, multiple implementation challenges impact the effectiveness of these programmes. Some studies suggested that financial interventions alone would not be sufficient to achieve equity in health coverage among those of a lower income and those residing in remote regions. This review provides evidence on financing interventions to address the health needs of the most vulnerable communities. It can be used to inform the design of equitable health financing policies and health system reform efforts that are essential to moving towards universal health coverage (UHC). By also unveiling the knowledge gaps, it can be used to inform future research on financing interventions and measures to improve equity when addressing WCAH in LMICs.
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 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 | 0,023 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».