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Enregistrement W2969631047 · doi:10.1371/journal.pone.0221292

Political priority and pathways to scale-up of childhood cancer care in five nations

2019· article· en· W2969631047 sur OpenAlexaff
Avram Denburg, Adriana G. Ramirez, Suresh K. Pavuluri, Erin McCann, Shivani Shah, Ana Patricia Alcasabas, Federico Antillón, Ramandeep Singh Arora, Soad Fuentes-Alabí, Lorna Renner, Catherine G. Lam, Paola Friedrich, Brandon Maser, Lisa M Force, Carlos Rodríguez‐Galindo, Rifat Atun

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsEconomic growthContext (archaeology)Political scienceHealth careCorporate governanceDeveloping countryGlobal healthHealth policyDevelopment economicsMedicineGeographyBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite increasing global attention to non-communicable diseases (NCDs) and their incorporation into universal health coverage (UHC), the factors that determine whether and how NCDs are prioritized in national health agendas and integrated into health systems remain poorly understood. Childhood cancer is a leading non-communicable cause of death in children aged 0-14 years worldwide. We investigated the political, social, and economic factors that influence health system priority-setting on childhood cancer care in a range of low- and middle-income countries (LMIC). METHODS AND FINDINGS: Based on in-depth qualitative case studies, we analyzed the determinants of priority-setting for childhood cancer care in El Salvador, Guatemala, Ghana, India, and the Philippines using a conceptual framework that considers four principal influences on political prioritization: political contexts, actor power, ideas, and issue characteristics. Data for the analysis derived from in-depth interviews (n = 68) with key informants involved in or impacted by childhood cancer policies and programs in participating countries, supplemented by published academic literature and available policy documents. Political priority for childhood cancer varies widely across the countries studied and is most influenced by political context and actor power dynamics. Ghana has placed relatively little national priority on childhood cancer, largely due to competing priorities and a lack of cohesion among stakeholders. In both El Salvador and Guatemala, actor power has played a central role in generating national priority for childhood cancer, where well-organized and -resourced civil society organizations have disrupted legacies of fragmented governance and financing to create priority for childhood cancer care. In India, the role of a uniquely empowered private actor was instrumental in creating political priority and establishing sustained channels of financing for childhood cancer care. In the Philippines, the childhood cancer community has capitalized on a window of opportunity to expand access and reduce disparities in childhood cancer care through the political prioritization of UHC and NCDs in current health system reforms. CONCLUSIONS: The importance of key health system actors in determining the relative political priority for childhood cancer in the countries studied points to actor power as a critical enabler of prioritization in other LMIC. Responsiveness to political contexts-in particular, rhetorical and policy priority placed on NCDs and UHC-will be crucial to efforts to place childhood cancer firmly on national health agendas. National governments must be convinced of the potential for foundational health system strengthening through attention to childhood cancer care, and the presence and capability of networked actors primed to amplify public sector investments and catalyze change on the ground.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

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