論文の概要: Data-Driven Approach to Capitation Reform in Rwanda

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21851v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 19:14:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.617429
• Title: Data-Driven Approach to Capitation Reform in Rwanda
• Title（参考訳）: ルワンダにおけるカプセル化改革へのデータ駆動アプローチ
• Authors: Babaniyi Olaniyi, Ina Kalisa, Ana Fernández del Río, Jean Marie Vianney Hakizayezu, Enric Jané, Eniola Olaleye, Juan Francisco Garamendi, Ivan Nazarov, Aditya Rastogi, Mateo Diaz-Quiroz, África Periáñez, Regis Hitimana,
• Abstract要約: 本報告では,ルワンダにおけるキャビテーションモデルを設計,校正,監視するためのデータ駆動型アプローチの概要について述べる。 我々は、保健所とその提携する保健ポストに支払いを割り当てるための透明で解釈可能な公式を導入する。 繰り返し行われる検証作業は、支払い方式が歴史的支出と密接に一致していることを示している。 同じデータセットは、アクション可能な振る舞いの洞察を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1374183289376159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As part of Rwanda's transition toward universal health coverage, the national Community-Based Health Insurance (CBHI) scheme is moving from retrospective fee-for-service reimbursements to prospective capitation payments for public primary healthcare providers. This report outlines a data-driven approach to designing, calibrating, and monitoring the capitation model using individual-level claims data from the Intelligent Health Benefits System (IHBS). We introduce a transparent, interpretable formula for allocating payments to Health Centers and their affiliated Health Posts. The formula is based on catchment population, service utilization patterns, and patient inflows, with parameters estimated via regression models calibrated on national claims data. Repeated validation exercises show the payment scheme closely aligns with historical spending while promoting fairness and adaptability across diverse facilities. In addition to payment design, the same dataset enables actionable behavioral insights. We highlight the use case of monitoring antibiotic prescribing patterns, particularly in pediatric care, to flag potential overuse and guideline deviations. Together, these capabilities lay the groundwork for a learning health financing system: one that connects digital infrastructure, resource allocation, and service quality to support continuous improvement and evidence-informed policy reform.
• Abstract（参考訳）: ルワンダのユニバーサル・ヘルス・カバレッジへの移行の一環として、CBHI(Community-Based Health Insurance)の制度は、振り返り手数料のサービス報酬から、公共プライマリ・ヘルスケア・プロバイダーのキャプション・ペイメントへと移行している。 本稿では,Intelligent Health Benefits System (IHBS) の個人レベルのクレームデータを用いて,キャビテーションモデルを設計,校正,監視するためのデータ駆動アプローチの概要を紹介する。 我々は、保健所とその提携する保健ポストに支払いを割り当てるための透明で解釈可能な公式を導入する。 この公式は、キャッチメント人口、サービス利用パターン、および患者の流入に基づいており、国家的クレームデータに基づいて調整された回帰モデルを用いてパラメータを推定する。 繰り返し実施される検証演習は、支払い方式が歴史的支出と密接に一致し、多様な施設における公正性と適応性を推進していることを示している。 支払いデザインに加えて、同じデータセットはアクション可能な行動洞察を可能にする。 本稿では,特に小児科における抗生物質処方パターンをモニタリングし,過剰使用やガイドラインの逸脱を警告するユースケースを強調した。 デジタルインフラストラクチャ、リソース割り当て、サービス品質を接続し、継続的な改善とエビデンスにインフォームドされた政策改革をサポートする。

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