Exploring variations in the implementation of a health system level policy intervention to improve maternal and child health outcomes in resource limited settings: A qualitative multiple case study from Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite growing literature, few studies have explored the implementation of policy interventions to reduce maternal and perinatal mortality in low- and middle-income countries (LMICs). Even fewer studies explicitly articulate the theoretical approaches used to understand contextual influences on policy implementation. This under-use of theory may account for the limited understanding of the variations in implementation processes and outcomes. We share findings from a study exploring how a health system-level policy intervention was implemented to improve maternal and child health outcomes in a resource limited LMIC. METHODS: Our qualitative multiple case study was informed by the Normalization Process Theory (NPT). It was conducted across eight districts and among ten health facilities in Uganda, with 48 purposively selected participants. These included health care workers located at each of the cases, policy makers from the Ministry of Health, and from agencies and professional associations. Data were collected using semi-structured, in-depth interviews to understand uptake and use of Uganda's maternal and perinatal death surveillance and response (MPDSR) policy and were inductively and deductively analyzed using NPT constructs and subconstructs. RESULTS: We identified six broad themes that may explain the observed variations in the implementation of the MPDSR policy. These include: 1) perception of the implementation of the policy, 2) leadership of the implementation process, 3) structural arrangements and coordination, 4) extent of management support and adequacy of resources, 5) variations in appraisal and reconfiguration efforts and 6) variations in barriers to implementation of the policy. CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS: The variations in sense making and relational efforts, especially perceptions of the implementation process and leadership capacity, had ripple effects across operational and appraisal efforts. Adopting theoretically informed approaches to assessing the implementation of policy interventions is crucial, especially within resource limited settings.
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 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 | 0,004 | 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 ».