How and why buy-in for health in all policies was facilitated in Ecuador: a realist case study of Plan Nacional para el Buen Vivir
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2008, Ecuador introduced Plan Nacional para el Buen Vivir (PNBV; National Plan for Good Living), which was widely recognized as a promising example of Health in All Policies (HiAP) due to the integration of policy sectors on health and health equity objectives. PBNV was implemented through three successive plans (2009-2013, 2013-2017, 2017-2021). In a time of widening global health inequities, there is growing interest in understanding how politics and governance shape HiAP implementation. The objective of this study was to test specific hypotheses about how, why, to what extent, and under what circumstances HiAP was implemented in Ecuador. METHODS: An explanatory case study approach (HiAP Analysis using Realist Methods on International Case Studies-HARMONICS) was used to understand the processes that hindered or facilitated HiAP implementation. Realist methods and systems theory were employed to test hypotheses through analysis of empirical and grey literature, and 19 key informant interviews. This case study focused on processes related to buy-in for a HiAP approach by diverse policy sectors, particularly in relation to the strong mandate and transformative governance approach that were introduced by then-President Rafael Correa's administration to support PNBV. RESULTS: The mandate and governance approach of the HiAP approach achieved buy-in for implementation across diverse sectors. Support for the hypotheses was found through direct evidence about buy-in for HiAP implementation by policy sectors; and indirect evidence about allocation of governmental resources for HiAP implementation. Key mechanisms identified included: influence of political elites; challenges in dealing with political opposition and 'siloed' ways of thinking; and the role of strategies and resources in motivating buy-in. CONCLUSION: In Ecuador, political elites were a catalyst for mechanisms that impacted buy-in and government funding for HiAP implementation. They raised awareness among policy sectors initially opposed to PNBV about the rationale for changing governance practices, and they provided financial resources to support efforts related to PNBV. Specific mechanisms help explain these phenomena further. Future studies should examine ways that PNBV may have been an impediment to health equity for some marginalized groups while strengthening HiAP implementation.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».