Public–Private engagement and health systems resilience in times of health worker strikes: a Ghanaian case study
Notice bibliographique
Résumé
In low and middle-income countries like Ghana, private providers, particularly the grouping of faith-based non-profit health providers networked by the Christian Health Association of Ghana (CHAG), play a crucial role in maintaining service continuity during health worker strikes. Poor engagement with the private sector during such strikes could compromise care quality and impose financial hardships on populations, especially the impoverished. This study delves into the engagement between CHAG and the Government of Ghana (GoG) during health worker strikes from 2010 to 2016, employing a qualitative descriptive and exploratory case study approach. By analysing evidence from peer-reviewed literature, media archives, grey literature and interview transcripts from a related study using a qualitative thematic analysis approach, this study identifies health worker strikes as a persistent chronic stressor in Ghana. Findings highlight some system-level interactions between CHAG and GoG, fostering adaptive and absorptive resilience strategies, influenced by CHAG's non-striking ethos, unique secondment policy between the two actors and the presence of a National Health Insurance System. However, limited support from the government to CHAG member facilities during strikes and systemic challenges with the National Health Insurance System pose threats to CHAG's ability to provide quality, affordable care. This study underscores private providers' pivotal role in enhancing health system resilience during strikes in Ghana, advocating for proactive governmental partnerships with private providers and joint efforts to address human-resource-related challenges ahead of strikes. It also recommends further research to devise and evaluate effective strategies for nations to respond to strikes, ensuring preparedness and sustained quality healthcare delivery during such crises.
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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 | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».