Multi-sectoral action in non-communicable disease prevention policy development in five African countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rise of non-communicable diseases (NCDs) in Africa requires a multi-sectoral action (MSA) in their prevention and control. This study aimed to generate evidence on the extent of MSA application in NCD prevention policy development in five sub-Saharan African countries (Kenya, South Africa, Cameroon, Nigeria and Malawi) focusing on policies around the major NCD risk factors. METHODS: The broader study applied a multiple case study design to capture rich descriptions of policy contents, processes and actors as well as contextual factors related to the policies around the major NCD risk factors at single- and multi-country levels. Data were collected through document reviews and key informant interviews with decision-makers and implementers in various sectors. Further consultations were conducted with NCD experts on MSA application in NCD prevention policies in the region. For this paper, we report on how MSA was applied in the policy process. RESULTS: The findings revealed some degree of application of MSA in NCD prevention policy development in these countries. However, the level of sector engagement varies across different NCD policies, from passive participation to active engagement, and by country. There was higher engagement of sectors in developing tobacco policies across the countries, followed by alcohol policies. Multi-sectoral action for tobacco and to some extent, alcohol, was enabled through established structures at national levels including inter-ministerial and parliamentary committees. More often coordination was enabled through expert or technical working groups driven by the health sectors. The main barriers to multi-sectoral action included lack of awareness by various sectors about their potential contribution, weak political will, coordination complexity and inadequate resources. CONCLUSION: MSA is possible in NCD prevention policy development in African countries. However, the findings illustrate various challenges in bringing sectors together to develop policies to address the increasing NCD burden in the region. Stronger coordination mechanisms with clear guidelines for sector engagement are required for effective MSA in NCD prevention. Such a mechanisms should include approaches for capacity building and resource generation to enable multi-sectoral action in NCD policy formulation, implementation and monitoring of outcomes.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».