MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921897761 · doi:10.1186/s12961-019-0416-3

Kenya’s Health in All Policies strategy: a policy analysis using Kingdon’s multiple streams

2019· article· en· W2921897761 sur OpenAlexaff
Joy Mauti, Lara Gautier, Jan‐Walter De Neve, Claudia Beiersmann, Jale Tosun, Albrecht Jahn

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMedizinischen Fakultät Heidelberg, Universität HeidelbergUniversität HeidelbergDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésCivil societyPublic healthHealth policyGovernment (linguistics)Health promotionSocial policyPublic administrationPoliticsMainstreamingPolitical scienceHealth services researchPublic policyPromotion (chess)Sustainable developmentEconomic growthMedicineEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health in All Policies (HiAP) is an intersectoral approach that facilitates decision-making among policy-makers to maximise positive health impacts of other public policies. Kenya, as a member of WHO, has committed to adopting HiAP, which has been included in the Kenya Health Policy for the period 2014-2030. This study aims to assess the extent to which this commitment is being translated into the process of governmental policy-making and supported by international development partners as well as non-state actors. METHODS: To examine HiAP in Kenya, a qualitative case study was performed, including a review of relevant policy documents. Furthermore, 40 key informants with diverse backgrounds (government, UN agencies, development agencies, civil society) were interviewed. Analysis was carried out using the main dimensions of Kingdon's Multiple Streams Approach (problems, policy, politics). RESULTS: Kenya is facing major health challenges that are influenced by various social determinants, but the implementation of intersectoral action focusing on health promotion is still arbitrary. On the policy level, little is known about HiAP in other government ministries. Many health-related collaborations exist under the concept of intersectoral collaboration, which is prominent in the country's development framework - Vision 2030 - but with no specific reference to HiAP. Under the political stream, the study highlights that political commitment from the highest office would facilitate mainstreaming the HiAP strategy, e.g. by setting up a department under the President's Office. The budgeting process and planning for the Sustainable Development Goals were found to be potential windows of opportunity. CONCLUSION: While HiAP is being adopted as policy in Kenya, it is still perceived by many stakeholders as the business of the health sector, rather than a policy for the whole government and beyond. Kenya's Vision 2030 should use HiAP to foster progress in all sectors with health promotion as an explicit goal.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,122 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Research Policy and SystemsMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207