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Enregistrement W4200066631 · doi:10.1186/s12961-021-00788-w

Political economy analysis of universal health coverage and health financing reforms in low- and middle-income countries: the role of stakeholder engagement in the research process

2021· review· en· W4200066631 sur OpenAlexaff
Giulia Loffreda, Kéfilath Bello, Joël Arthur Kiendrébéogo, Isidore Selenou, Mohamed Ali Ag Ahmed, Jean‐Paul Dossou, Sophie Witter, Maria Paola Bertone

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésStakeholderStakeholder engagementPoliticsHealth services researchHealth policyInclusion (mineral)Public relationsPolitical scienceMedicineBusinessEconomic growthEconomicsHealth careSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Progress towards universal health coverage (UHC) is an inherently political process. Political economy analysis (PEA) is gaining momentum as a tool to better understand the role of the political and economic dimensions in shaping and achieving UHC in different contexts. Despite the acknowledged importance of actors and stakeholders in political economy considerations, their role in the PEA research process beyond "study subjects" as potential cocreators of knowledge and knowledge users has been overlooked so far. We therefore aimed to review the approaches with reference to stakeholder engagement during the research process adopted in the current published research on the political economy of UHC and health financing reforms, and the factors favouring (or hindering) uptake and usability of PEA work. METHODS: We reviewed the literature to describe whether, when and how stakeholders were involved in the research process of studies looking at the political economy of UHC and health financing reforms, and to identify challenges and lessons learned on effective stakeholder engagement and research uptake. We used a standardized search strategy with key terms across several databases; we screened and included articles that focused on PEA and UHC. Additionally, we conducted a short survey of the authors of the included studies to complement the information retrieved. RESULTS: Fifty articles met the inclusion criteria and were included in the analysis. We found overall little evidence of systematic engagement of stakeholders in the research process, which focused mostly on the data collection phase of the research (i.e., key informant interviews). Our study identifies some reasons for the varying stakeholder engagement. Challenges include PEA requiring specific skills, a focus on sensitive issues, and the blurriness in researchers' and stakeholders' roles and the multiple roles of stakeholders as research participants, study subjects and research users. Among the approaches that might favour usability of PEA work, we identified early engagement, coproduction of research questions, local partners and personal contact, political willingness, and trust and use of prospective analysis. CONCLUSIONS: Stakeholder engagement and research uptake are multifaceted concepts and complex processes, particularly when applied to PEA. As such, stakeholder engagement in the research process of PEA of UHC and health financing reforms is limited and underreported. Despite the challenges, however, stakeholder engagement remains key to ensuring relevance, usability and research uptake of PEA studies. More efforts are required to ensure engagement at different stages of the research process and better reporting in published articles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,393
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,130 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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