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Enregistrement W2754125910 · doi:10.1186/s12939-017-0663-2

Devolution and its effects on health workforce and commodities management – early implementation experiences in Kilifi County, Kenya

2017· article· en· W2754125910 sur OpenAlexfundno aff
Benjamin Tsofa, Catherine Goodman, Lucy Gilson, Sassy Molyneux

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentInternational Development Research CentreWellcome TrustWellcome
Mots-clésAccountabilityHealth administrationBusinessCentralisationService delivery frameworkGovernment (linguistics)ProcurementPublic healthDecentralizationPublic administrationPublic relationsMedicinePolitical scienceService (business)NursingMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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 enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,401 · 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

Citations108
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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