Salient stakeholders: Using the salience stakeholder model to assess stakeholders’ influence in healthcare priority setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Stakeholders play an important role in health priority setting, and their roles have been discussed in the literature, mainly in relationship to their power. An emerging body of literature is focusing on the legitimacy of the stakeholders. Using the case of the Uganda health system, the overall aim of this paper is to assess the utility of the salience stakeholder analysis framework in identifying the most salient stakeholders in health-care priority setting. Methods: This was a qualitative case study involving 57 key informant interviews with national and district level policy makers and a review of policy documents. Interview data were analyzed using QSR NVivo10 qualitative data analysis software. Analysis was guided by the salience stakeholder analysis framework. Findings: Among the eight groups of stakeholders identified by the respondents, the politicians were found to be the most salient stakeholders. However, stakeholders' salience varied depending on the type of decision, the nature of health issue and how and who tabled the health issue. Conclusion: The salience stakeholder analysis framework, originating from the business management and political science disciplines, provided a more comprehensive stakeholder analysis by supporting the concurrent consideration of power, legitimacy and urgency in stakeholder analysis for health care priority setting.
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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 | 0,028 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle