A cost analysis of postpartum home visit programming in Kenya: estimates to aid policymakers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The World Health Organization (WHO) and UNICEF recommend at least two postnatal home visits by a health provider within the first two weeks of life to improve newborn survival. Kenya's Universal Health Coverage (UHC) initiative includes a home-visit strategy to advance Sustainable Development Goal (SDG) 3.2, which targets reducing neonatal mortality to below 12 per 1,000 live births. We estimated the costs of starting a postnatal home-visit program in a level three health facility in Kenya, based on recommendations from Kenya's Ministry of Health policymakers. Methods: An ingredients-based costing method was used to determine the actual costs of home visits incurred during a research project conducted in 2019, and to estimate program costs from the government's perspective as the payer. Per-visit costs were calculated for three staffing approaches: Community Health Promoter (CHP), Registered Nurse (RN), and a Combined model where two providers (RN + CHP) visited each home together. Results: Staff salaries and transportation costs were the main drivers of recurrent program expenses. The CHP approach had the lowest total cost at $27,302 ($24.46 per visit), followed by the RN-only approach at $36.45 per visit, while the Combined model (RN+CHP) was the most expensive at $52.10 per visit. Discussions with policymakers noted that the RN+CHP approach was least feasible and scalable. They proposed an alternative "Hybrid" model in line with current programs being scaled up: weekly RN visits during the first month of life (neonatal period), and quarterly CHP visits thereafter. Discussion: This study presents a costing tool and generalizable formula that policymakers can use to estimate program costs based on different facility characteristics and staffing needs. The findings can support Kenya's efforts to scale up postnatal home-visit programs to improve maternal and newborn health outcomes within the UHC framework.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».