Designed to Fail? Revisiting Uganda’s Maternal Health Policies to Understand Policy Design Issues Underpinning Missed Targets for Reduction of Maternal Mortality Ratio (MMR): 2000-2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite Uganda and other sub-Saharan African countries missing their maternal mortality ratio (MMR) targets for Millennium Development Goal (MDG) 5, limited attention has been paid to policy design in the literature examining the persistence of preventable maternal mortality. This study examined the specific policy interventions designed to reduce maternal deaths in Uganda and identified particular policy design issues that underpinned MDG 5 performance. We suggest a novel prescriptive and analytical (re)conceptualization of policy in terms of its fidelity to '3Cs' (coherence of design, comprehensiveness of coverage and consistency in application) that could have implications for future healthcare programming. METHODS: We conducted a retrospective study. Sixteen Ugandan maternal health policy documents and 21 national programme performance reports were examined, and six key informant interviews conducted with national stakeholders managing maternal health programmes during the reference period 2000-2015. We applied the analytical framework of the 'three delay model' combined with a broader literature on 'policy mixing.' RESULTS: Despite introducing fourteen separate policy instruments over 15 years with the goal of reducing maternal mortality, by the end of the MDG period in 2015, only 87.5% of the interventions for the three delays were covered with a notable lack of coherence and consistency evident among the instruments. The three delays persisted at the frontline with 70% of deaths by 2014 attributed to failures in referral policies while 67% of maternal deaths were due to inadequacies in healthcare facilities and trained personnel in the same period. By 2015, 37.3% of deaths were due to transportation issues. CONCLUSION: The piecemeal introduction of additional policy instruments frequently distorted existing synergies among policies resulting in persistence of the three delays and missed MDG 5 target. Future policy reforms should address the 'three delays' but also ensure fidelity of policy design to coherence, comprehensiveness and consistency.
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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 | 0,060 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».