Brokers, Gatekeepers, and Power Centers: A Social Network Analysis of Nigeria’s Universal Health Coverage Policy Landscape
Notice bibliographique
Résumé
This study examines Nigeria’s slow progress toward universal healthcare coverage (UHC), analyzing the policy development process and the roles of various actors involved. Using social network analysis (SNA) and qualitative methods, we conducted structured interviews and documentary analysis to identify key policy actors and their relationships within the UHC network. The SNA revealed a complex structural network categorizing actors into four groups: power actors, peripheral actors, gatekeepers (brokers), and isolated actors. These classifications determined their access to information, professional support, and resources. A stable subset of seven organizations demonstrated significant centrality and influence across multiple relationships, while other organizations were central only in specific contexts. Senior government officials emerged as the primary influencers in UHC policy development and decision-making, controlling information flow within the policy network. These actors played crucial roles in advancing and impeding UHC progress in Nigeria. The study identifies political, policy-oriented, financial, and organizational constraints as significant barriers to UHC implementation. Addressing these challenges is essential for improving financial protection and ensuring Nigerians have equitable access to essential healthcare services. Our findings contribute to understanding the complex interplay of actors in healthcare policy development in low- and middle-income countries, offering insights that could help accelerate progress toward achieving UHC in Nigeria and similar settings.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».