Assessing the Integration of Health Management Policies and National Health Security Strategies in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The integration of health management policies with national health security strategies has become a critical priority in the wake of emerging infectious diseases and global health emergencies. For Saudi Arabia, the dual imperatives of Vision 2030 reforms and preparedness for crises such as COVID-19 and MERS create a unique context in which alignment must be systematically evaluated. Aim: This study investigates the extent of integration between health sector management reforms and national health security frameworks, identifying strengths, gaps, and policy implications. Methods: A mixed-methods design was employed, combining document analysis of 27 national and international policy sources with survey data from 186 policymakers, administrators, and healthcare professionals. Semi-structured interviews with 20 key informants further contextualized findings. Data were analyzed using thematic coding in NVivo and quantitative modeling in SPSS and SmartPLS. Results: Convergence was observed in preventive healthcare priorities, mass gathering preparedness, and digital health investments. However, divergences emerged in resource allocation, data governance, and the sustainability of coordination mechanisms. Survey scores revealed strong perceptions of preparedness (M = 70.8/100) but weaker ratings of inter-agency coordination (M = 64.3/100). Comparative analysis showed Saudi Arabia excels in mass gatherings health security but lags behind international peers in institutionalizing long-term integration. Conclusion: While Saudi Arabia has advanced considerably in aligning reforms with security goals, the system requires durable governance frameworks, interoperable data structures, and routine intersectoral collaboration. Institutionalizing these elements under Vision 2030 will ensure that short-term crisis agility translates into sustained national resilience.
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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 | 0,019 | 0,025 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».