Strengths, disconnects and lessons in local and central governance of the response to the first wave of COVID-19 in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To explore governance, coordination and implementation actors, structures and processes, facilitators, and barriers within local government and between central and local government in Ghana's COVID-19 response during the first wave of the outbreak. Design: Cross-sectional single case study. Data collection involved a desk review of media, policy and administrative documents and key informant in-depth interviews. Setting: Two municipalities in the Greater Accra region of Ghana. Participants: Local government decentralised decision makers and officials of decentralised departments. Interventions: None. Main Outcome Measures: None. Results: Coordination between the national and local government involved the provision of directives, guidelines, training, and resources. Most of the emergency response structures at the municipal level were functional except for some Public Health Emergency Management Committees. Inadequate resources challenged all aspects of the response. Coordination between local government and district health directorates in risk communication was poor. During the distribution of relief items, a biased selection process and a lack of a bottom-up approach in planning and implementation were common and undermined the ability to target the most vulnerable beneficiaries. Conclusions: Adequate financing and equipping of frontline health facilities and workers for surveillance, laboratory and case management activities, transparent criteria to ensure effective targeting and monitoring of the distribution of relief items, and a stronger bottom-up approach to the planning and implementation of interventions need to be given high priority in any response to health security threats such as COVID-19. Funding: This work is funded by International Development Research Centre Grant No. 109479, Exploring and learning from evidence, policy and systems responses to COVID-19 in West and Central Africa.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».