Kenya’s Health in All Policies strategy: a policy analysis using Kingdon’s multiple streams
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».