A Draconian Law: Examining the Navigation of Coalition Politics and Policy Reform by Health Provider Associations in Karnataka, India
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive picture of provider coalitions in health policy making remains incomplete because of the lack of empirically driven insights from low- and middle-income countries. The authors examined the politics of provider coalitions in the health sector in Karnataka, India, by investigating policy processes between 2016 and 2018 for developing amendments to the Karnataka Private Medical Establishments Act. Through this case, they explore how provider associations function, coalesce, and compete and the implications of their actions on policy outcomes. They conducted in-depth interviews, document analysis, and nonparticipant observations of two conferences organized by associations. They found that provider associations played a major role in drafting the amendments and negotiating competing interests within and between doctors and hospital associations. Despite the fragmentation, the associations came together to reinterpret the intentions of the amendments as being against the interests of the profession, culminating in a statewide protest and strike. Despite this show of strength, provider associations only secured modest modifications. This case demonstrates the complex and unpredictable influence of provider associations in health policy processes in India. The authors' analysis highlights the importance of further empirical study on the influence of professional and trade associations across a range of health policy cases in low- and middle-income countries.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».