How do high-level African directors of policy and planning operationalize health equity? Findings from a regional survey
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the operationalization of health equity and associated challenges faced by directors of policy and planning and those in related positions in the African Region. The results of this study demonstrate that health equity is generally a priority for policymakers in practice and is operationalized in four ways: (i) targeting priority groups, (ii) focusing on the entire population; (iii) through procedural justice; and (iv) operationalizing population health data. The targeted approach, which predominated, tended to focus on individuals with lower socioeconomic status, maternal and child health services, and select infectious diseases (e.g., HIV/AIDS). The population-wide approach entailed the inclusion of health equity in institutional laws, constitutions, and national policies with efforts to ensure access to health services for all. Procedural justice largely focused on the inclusion of stakeholders in decision-making processes. Lastly, operationalizing population health data was noted to guide policy and planning to address health inequities, often through aiding in the selection of priority groups or areas for intervention and monitoring and evaluation actions focused on improving health equity. Four main domains of challenges for incorporating health equity emerged relating to: (i) understanding health equity, (ii) governance, (iii) resources, and (iv) lack of data. Our recommendations are two-fold: (i) we recommend that researchers focus on improving understandings of health equity among policymakers through knowledge translation and exchange, and (ii) we recommend that policymakers and those working within donor organizations focus on reforming any top-down processes through which priorities are set and decisions are made.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».