Is Nigeria on course to achieve universal health coverage in the context of its epidemiological and financing transition? A knowledge, capacity and policy gap analysis (a qualitative study)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to assess Nigeria's preparedness to finance and drive the universal health coverage (UHC) agenda within the context of changing health conditions and resource needs associated with the disease, demographic and funding transitions.Nigeria is undergoing transitions in the healthcare system that include a double burden of infectious and non-communicable diseases, and transition from concessional donor assistance towards domestic financing for health. These transitions will affect Nigeria's attainment of UHC. DESIGN AND SETTING: We conducted a qualitative study, including semistructured interviews with relevant stakeholders at national and subnational levels in Nigeria. Data from the interviews were analysed using thematic analysis. PARTICIPANTS: Our study involved 18 respondents from government ministries, departments, and agencies, development partners, civil society organisations and academia. RESULTS: Capacity gaps identified by respondents included limited knowledge to implement health insurance schemes at subnational levels, poor information/data management to monitor progress towards UHC and limited communication and interagency collaboration between government agencies and ministries. Furthermore, participants in our study expressed those current policies driving major health reforms like the National Health Act (basic healthcare provision fund) appear adequate to support UHC advancement in theory, but policy implementation is a key challenge due to a lack of policy awareness, low government spending on health and poor evidence generation for information to support decisions. CONCLUSION: Our study found major gaps in knowledge and capacity for UHC advancement in the context of Nigeria's demographic, epidemiological and financing transitions. These included poor knowledge of demographic transitions, poor capacity for health insurance implementation at subnational levels, low government spending on health, poor policy implementation and poor communication and collaboration among stakeholders. To address these challenges, collaborative efforts are needed to bridge knowledge gaps and increase policy awareness through targeted knowledge products, improved communication and interagency collaboration.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».