Exploring the role of spending on malaria incidence in Uganda using the auto-regressive distributed lag approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Malaria has remained a persistent global health problem. Despite multiple government and donor initiatives to eradicate malaria and its detrimental effects on Uganda's health outcomes, the incidence of malaria is worrying as it appears higher than the average of 219 cases per 1000 for sub-Saharan Africa for the period 2017–2018. This study investigated the effect of public and private healthcare spending on the incidence of malaria in Uganda. Methods Employing time series data spanning over 20 years from the first quarter of 2000 to the last quarter of 2019, the study builds a model based on the Grossman framework for analysing demand for health. The estimation technique used was the ARDL approach that takes into account reverse causality and incidental relationships. Prior to the adoption of the technique, a bounds test was performed to determine whether the variables contained in the model have a long-term relationship. Several diagnostic tests for serial correlation, functional normality, and heteroskedastic specification error were carried out to verify the ARDL model's goodness of fit. Additionally, the cumulative sum of recursive (CUSUM) and cumulative sum of squares of recursive residuals (CUSUMSQ) were used to test model stability. Results The results indicate that in the long run, an increase in public spending of one percent significantly reduces malaria incidence by 0.196 at the 10 percent level of significance. On the other hand, there is no significant evidence of private health expenditure's effect on malaria incidence. However, in the short run, public spending reduces malaria incidence by a smaller magnitude of 0.158 percent relative to the long-run. Still, private expenditure is found to exhibit no significant effect. Additional findings point to the importance of GDP per capita and urban population growth in reducing malaria incidence, whereas female unemployment, income inequality, as well as female-headed household. In the short run, however, the female-headed households and urban population growth are found to significantly reduce malaria incidence while an improvement in regulatory quality decreases malaria incidence by 0.129 percent. Conclusions There is need for further government interventions to reduce malaria incidence in the country via budget allocation, as well as the strengthening of programmes to raise household income to support private health spending, in addition to the development of strategies to promote well-planned and organized urban centres.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».