Stakeholder perspectives on proposed policies to improve distribution and retention of doctors in rural areas of Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In India, the distribution and retention of biomedical doctors in public sector facilities in rural areas is an obstacle to improving access to health services. The Government of Uttar Pradesh is developing a comprehensive, ten-year Human Resources for Health (HRH) strategy, which includes policies to address rural distribution and retention of government doctors in Uttar Pradesh (UP). We undertook a stakeholder analysis to understand stakeholder positions on particular policies within the strategy, and to examine how stakeholder power and interests would shape the development and implementation of these proposed policies. This paper focuses on the results of the stakeholder analysis pertaining to rural distribution and retention of doctors in the government sector in UP. Our objectives are to 1) analyze stakeholder power in influencing the adoption of policies; 2) compare and analyze stakeholder positions on specific policies, including their perspectives on the conditions for successful policy adoption and implementation; and 3) explore the challenges with developing and implementing a coordinated, 'bundled' approach to strengthening rural distribution and retention of doctors. METHODS: We utilized three forms of data collection for this study - document review, in-depth interviews and focus group discussions. We conducted 17 interviews and three focus group discussions with key stakeholders between September and November 2019. RESULTS: We found that the adoption of a coordinated policy approach for rural retention and distribution of doctors is negatively impacted by governance challenges and fragmentation within and beyond the health sector. Respondents also noted that the opposition to certain policies by health worker associations created challenges for comprehensive policy development. Finally, respondents believed that even in the event of policy adoption, implementation remained severely hampered by several factors, including weak mechanisms of accountability and perceived corruption at local, district and state level. CONCLUSION: Building on the findings of this analysis, we propose several strategies for addressing the challenges in improving access to government doctors in rural areas of UP, including additional policies that address key concerns raised by stakeholders, and improved mechanisms for coordination, accountability and transparency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».