The cost of inaction to strengthen the resilience of primary health care in Latin America and the Caribbean: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Latin America and the Caribbean (LAC) region will face future public health emergencies due to pandemics, natural disasters, migration, economic crisis or other unforeseen events. These events disrupt healthcare service coverage with consequences for morbidity, mortality and economic productivity. This study aimed to estimate the health and economic cost of potential future health system shocks, as a proxy for the cost of inaction to strengthen the resilience of primary health care. Methods For 33 countries in LAC, primary health care shock scenarios were modelled as short-term reductions to the coverage of antenatal care and child health interventions using the Lives Saved Tool, and to family planning services and non-communicable disease management using custom models. Primary health care shocks starting in 2026 and leading to 25-50% coverage reductions (50% being a COVID-19-like disruption) with recovery periods of one to five years were compared to a strengthened primary health care scenario with intervention coverage maintained. Excess deaths and unintended pregnancies were estimated for 2026-2030 and converted to lifetime societal economic costs with 3% per annum discounting based on years of life lost (deaths) and reduced workforce productivity (unintended pregnancies). Findings Depending on the magnitude and recovery time, the modelled primary health care shocks resulted in an additional 600-3,100 stillbirths, 300-1,400 neonatal deaths, 2,000-10,000 child deaths, 2,200-11,300 maternal deaths, 26,000-131,000 non-communicable disease deaths, and 2.7-14.1 million unintended pregnancies over 2026-2030. This translated to US$7-35 billion in societal economic costs per primary health care shock. Interpretation Substantive investment in primary health care resilience would be warranted to limit the potential impact of health system shocks on service coverage. Funding The World Bank.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».