Salient stakeholders: Using the salience stakeholder model to assess stakeholders’ influence in healthcare priority setting
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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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 | 0,031 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».