Exploring the facilitators and barriers to achieving universal health coverage in Uganda: a qualitative study of the free healthcare policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critical variations often occur between a state's initial public policy goals and its implementation outcomes. After two decades, the implementation of the free healthcare policy in Uganda has not achieved the desired outcomes, and there is a lack of comprehensive contextual analysis applying implementation science approaches in the identification of barriers and facilitators. This study explores barriers and facilitators to the implementation of the free healthcare policy, drawing on the retrospective experiences of policymakers, policy advocates, policy supporters or influencers, policy implementers, and policy beneficiaries. METHODS: We employed an exploratory qualitative study design and conducted 27 semi-structured interviews with key informants and 16 focus groups with users. Perspectives on implementation over time were collected by incorporating questions relating to the policy implementation journey from inception to 2023. The Consolidated Framework for Implementation Research guided data analysis to categorize and examine the barriers and facilitators to implementation. Two coders independently coded the data, which were thematically analysed with NVivo.14. RESULTS: A total of five main factors were identified, synthesized, and categorized as barriers and facilitators with overlaps, namely: (i) financial resources, (ii) medicines and supply system, (iii) health human resources, (iv) infrastructure and functionality, and (v) equity and the FHP Implementation. CONCLUSIONS: Findings illustrate that policy implementation gaps are due to limited resources, political will that does not translate into sufficient allocation of funds, and incremental policy shifts that are not driving meaningful improvement in the health system. The findings explain why the free healthcare policy implementation has been unsuccessful and highlight the importance of investing in resources to support meaningful progress towards universal health coverage.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».