Priority setting for maternal, newborn and child health in Uganda: a qualitative study evaluating actual practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite continued investment, Maternal, Newborn and Child Health (MNCH) indicators in low and middle income countries have remained relatively poor. This could, in part, be explained by inadequate resources to adequately address these problems, inappropriate allocation of the available resources, or lack of implementation of the most effective interventions. Systematic priority setting and resource allocation could contribute to alleviating these limitations. There is a paucity of literature that follows through MNCH prioritization processes to implementation, making it difficult for policy makers to understand the impact of their decision-making on population health. The overall objective of this paper was to describe and evaluate priority setting for maternal, newborn and child health interventions in Uganda. METHODS: Fifty-four key informant interviews and a review of policies and media reports were used to describe priority setting for MNCH in Uganda. Kapiriri and Martin's conceptual framework was used to evaluate priority setting for MNCH. RESULTS: There were three main prioritization exercises for maternal, newborn and child health in Uganda. The processes were participatory and were guided by explicit tools, evidence, and criteria, however, the public and the districts were insufficiently involved in the priority setting process. While there were conducive contextual factors including strong political support, implementation was constrained by the presence of competing actors, with varying priorities, an unequal allocation of resources between child health and maternal health interventions, limited financial and human resources, a weak health system and limited institutional capacity. CONCLUSIONS: Stronger institutional capacity at the Ministry of Health and equitable engagement of key stakeholders in decision-making processes, especially the public, and implementers, would improve understanding, satisfaction and compliance with the priority setting process. Availability of financial and human resources that are appropriately allocated would facilitate the implementation of well-developed policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».