Facilitators and barriers in the formulation and implementation of tobacco control policies in Kenya: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco use has serious public health implications for both smokers and non-smokers and significant economic implications on health care spending for governments. Tobacco-related deaths are preventable through well-formulated and implemented tobacco control policies. Using tobacco policy as a case study, we aim to describe the tobacco control policy formulation and implementation and the associated facilitators and barriers in Kenya. METHOD: We used a case-study methodology to integrate two sources of data: a document review of relevant policy documents, published articles and reports between 2004 and 2015 (N = 24 documents) and in-depth interviews (N = 39). Participants were from sectors relevant to tobacco control: research and academia, government, private industry, civil society and non-governmental organizations. Thematic analysis was used to analyze all data. RESULTS: Kenya developed a comprehensive tobacco policy in 2007. The main facilitators to the policy formulation and implementation process were (1) political commitment and strong leadership, (2) the presence of a coordination mechanism, (3) stakeholder passion and commitment, (4) resources and (5) constitutional requirement for inclusion of stakeholders. The main barriers to policy formulation and implementation were (1) industry interference, (2) resources, (3) poor enforcement and (4) lack of clear roles. CONCLUSION: Although the process for formulating a tobacco control policy in Kenya was protracted, the current policy aligns well with current global efforts. The implementation is still weak and this can be enhanced by provision of necessary resources and continued engagement of all relevant stakeholders. There is a need for continued engagement with political leadership and continuous international information exchange on how policy-makers can address and counter industry interference in tobacco control efforts.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».