Holy grail or convenient excuse? Stakeholder perspectives on the role of health system strengthening evaluation in global health resource allocation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of evaluation evidence in guiding health systems strengthening (HSS) investments at the global-level remains contested. A lack of rigorous impact evaluations is viewed by some as an obstacle to scaling resources. However, others suggest that power dynamics and knowledge hierarchies continue to shape perceptions of rigor and acceptability in HSS evaluations. This debate has had major implications on HSS resource allocation in global-level funding decisions. Yet, few studies have examined the relationship between HSS evaluation evidence and prioritization of HSS. In this paper, we explore the perspectives of key global health stakeholders, specifically around the nature of evidence sought regarding HSS and its potential impact on prioritization, the challenges in securing such evidence, and the drivers of intra- and inter-organizational divergences. We conducted a stakeholder analysis, drawing on 25 interviews with senior representatives of major global health organizations, and utilized inductive approaches to data analysis to develop themes. RESULTS: Our analysis suggests an intractable challenge at the heart of the relationship between HSS evaluations and prioritization. A lack of evidence was used as a reason for limited investments by some respondents, citing their belief that HSS was an unproven and potentially risky investment which is driven by the philosophy of HSS advocates rather than evidence. The same respondents also noted that the 'holy grail' of evaluation evidence that they sought would be rigorous studies that assess the impact of investments on health outcomes and financial accountability, and believed that methodological innovations to deliver this have not occurred. Conversely, others held HSS as a cross-cutting principle across global health investment decisions, and felt that the type of evidence sought by some funders is unachievable and not necessary - an 'elusive quest' - given methodological challenges in establishing causality and attribution. In their view, evidence would not change perspectives in favor of HSS investments, and evidence gaps were used as a 'convenient excuse'. Respondents raised additional concerns regarding the design, dissemination and translation of HSS evaluation evidence. CONCLUSIONS: Ongoing debates about the need for stronger evidence on HSS are often conducted at cross-purposes. Acknowledging and navigating these differing perspectives on HSS evaluation may help break the gridlock and find a more productive way forward.
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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 | 0,226 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,076 |
| Communication savante | 0,022 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».