Devolution and its effects on health workforce and commodities management – early implementation experiences in Kilifi County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decentralisation is argued to promote community participation, accountability, technical efficiency, and equity in the management of resources, and has been a recurring theme in health system reforms for several decades. In 2010, Kenya passed a new constitution that introduced 47 semi-autonomous county governments, with substantial transfer of responsibility for health service delivery from the central government to these counties. Focusing on two key elements of the health system, Human Resources for Health (HRH) and Essential Medicines and Medical Supplies (EMMS) management, we analysed the early implementation experiences of this major governance reform at county level. METHODS: We employed a qualitative case study design, focusing on Kilifi County, and adapted the decision space framework developed by Bossert et al., to guide our inquiry and analysis. Data were collected through document reviews, key informant interviews, and participant and non-participant observations between December 2012 and December 2014. RESULTS: As with other county level functions, HRH and EMMS management functions were rapidly transferred to counties before appropriate county-level structures and adequate capacity to undertake these functions were in place. For HRH, this led to major disruptions in staff salary payments, political interference with HRH management functions and confusion over HRH management roles. There was also lack of clarity over specific roles and responsibilities at county and national government, and of key players at each level. Subsequently health worker strikes and mass resignations were witnessed. With EMMS, significant delays in procurement led to long stock-outs of essential drugs in health facilities. However, when the county finally managed to procure drugs, health facilities reported a better order fill-rate compared to the period prior to devolution. CONCLUSION: The devolved government system in Kenya has significantly increased county level decision-space for HRH and EMMS management functions. However, harnessing the full potential benefits of this increased autonomy requires targeted interventions to clarify the roles and responsibilities of different actors at all levels of the new system, and to build capacity of the counties to undertake certain specific HRH and EMMS management tasks. Capacity considerations should always be central when designing health sector decentralisation policies.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».