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Enregistrement W2613723175 · doi:10.15171/ijhpm.2017.37

How Are New Vaccines Prioritized in Low-Income Countries? A Case Study of Human Papilloma Virus Vaccine and Pneumococcal Conjugate Vaccine in Uganda

2017· article· en· W2613723175 sur OpenAlexafffund
Lauren J. Wallace, Lydia Kapiriri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPneumococcal conjugate vaccineContext (archaeology)StakeholderGlobal healthPolitical scienceConceptual frameworkMedicineEconomic growthPublic relationsHealth careEconomicsSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To date, research on priority-setting for new vaccines has not adequately explored the influence of the global, national and sub-national levels of decision-making or contextual issues such as political pressure and stakeholder influence and power. Using Kapiriri and Martin's conceptual framework, this paper evaluates priority setting for new vaccines in Uganda at national and sub-national levels, and considers how global priorities can influence country priorities. This study focuses on 2 specific vaccines, the human papilloma virus (HPV) vaccine and the pneumococcal conjugate vaccine (PCV). METHODS: This was a qualitative study that involved reviewing relevant Ugandan policy documents and media reports, as well as 54 key informant interviews at the global level and national and sub-national levels in Uganda. Kapiriri and Martin's conceptual framework was used to evaluate the prioritization process. RESULTS: Priority setting for PCV and HPV was conducted by the Ministry of Health (MoH), which is considered to be a legitimate institution. While respondents described the priority setting process for PCV process as transparent, participatory, and guided by explicit relevant criteria and evidence, the prioritization of HPV was thought to have been less transparent and less participatory. Respondents reported that neither process was based on an explicit priority setting framework nor did it involve adequate representation from the districts (program implementers) or publicity. The priority setting process for both PCV and HPV was negatively affected by the larger political and economic context, which contributed to weak institutional capacity as well as power imbalances between development assistance partners and the MoH. CONCLUSION: Priority setting in Uganda would be improved by strengthening institutional capacity and leadership and ensuring a transparent and participatory processes in which key stakeholders such as program implementers (the districts) and beneficiaries (the public) are involved. Kapiriri and Martin's framework has the potential to guide priority setting evaluation efforts, however, evaluation should be built into the priority setting process a priori such that information on priority setting is gathered throughout the implementation cycle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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