Improving social accountability processes in the health sector in sub-Saharan Africa: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social accountability is a participatory process in which citizens are engaged to hold politicians, policy makers and public officials accountable for the services that they provide. In the Fifteenth Ordinary Session of the Assembly of the African Union, African leaders recognized the need for strong, decentralized health programs with linkages to civil society and private sector entities, full community participation in program design and implementation, and adaptive approaches to local political, socio-cultural and administrative environments. Despite the increasing use of social accountability, there is limited evidence on how it has been used in the health sector. The objective of this systematic review was to identify the conditions that facilitate effective social accountability in sub-Saharan Africa. METHODS: Electronic databases (MEDLINE, PsycINFO, Sociological Abstracts, Social Sciences Abstracts) were searched for relevant articles published between 2000 and August 2017. Studies were eligible for inclusion if they were peer-reviewed English language publications describing a social accountability intervention in sub-Saharan Africa. Qualitative and quantitative study designs were eligible. RESULTS: Fourteen relevant studies were included in the review. The findings indicate that effective social accountability interventions involve leveraging partnerships and building coalitions; being context-appropriate; integrating data and information collection and analysis; clearly defined roles, standards, and responsibilities of leaders; and meaningful citizen engagement. Health system barriers, corruption, fear of reprisal, and limited funding appear to be major challenges to effective social accountability interventions. CONCLUSION: Although global accountability standards play an important guiding role, the successful implementation of global health initiatives depend on national contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».