Who is in and who is out? A qualitative analysis of stakeholder participation in priority setting for health in three districts in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Stakeholder participation is relevant in strengthening priority setting processes for health worldwide, since it allows for inclusion of alternative perspectives and values that can enhance the fairness, legitimacy and acceptability of decisions. Low-income countries operating within decentralized systems recognize the role played by sub-national administrative levels (such as districts) in healthcare priority setting. In Uganda, decentralization is a vehicle for facilitating stakeholder participation. Our objective was to examine district-level decision-makers' perspectives on the participation of different stakeholders, including challenges related to their participation. We further sought to understand the leverages that allow these stakeholders to influence priority setting processes. We used an interpretive description methodology involving qualitative interviews. A total of 27 district-level decision-makers from three districts in Uganda were interviewed. Respondents identified the following stakeholder groups: politicians, technical experts, donors, non-governmental organizations (NGO)/civil society organizations (CSO), cultural and traditional leaders, and the public. Politicians, technical experts and donors are the principal contributors to district-level priority setting and the public is largely excluded. The main leverages for politicians were control over the district budget and support of their electorate. Expertise was a cross-cutting leverage for technical experts, donors and NGO/CSOs, while financial and technical resources were leverages for donors and NGO/CSOs. Cultural and traditional leaders' leverages were cultural knowledge and influence over their followers. The public's leverage was indirect and exerted through electoral power. Respondents made no mention of participation for vulnerable groups. The public, particularly vulnerable groups, are left out of the priority setting process for health at the district. Conflicting priorities, interests and values are the main challenges facing stakeholders engaged in district-level priority setting. Our findings have important implications for understanding how different stakeholder groups shape the prioritization process and whether representation can be an effective mechanism for participation in health-system priority setting.
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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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».