Health service resilience in Yobe state, Nigeria in the context of the Boko Haram insurgency: a systems dynamics analysis using group model building
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Yobe State has faced severe disruption of its health service as a result of the Boko Haram insurgency. A systems dynamics analysis was conducted to identify key pathways of threat to provision and emerging pathways of response and adaptation. METHODS: Structured interviews were conducted with 39 stakeholders from three local government areas selected to represent the diversity of conflict experience across the state: Damaturu, Fune and Nguru, and with four officers of the PRRINN-MNCH program providing technical assistance for primary care development in the state. A group model building session was convened with 11 senior stakeholders, which used participatory scripts to review thematic analysis of interviews and develop a preliminary systems model linking identified variables. RESULTS: Population migration and transport restrictions have substantially impacted access to health provision. The human resource for health capability of the state has been severely diminished through the outward migration of (especially non-indigenous) health workers and the suspension of programmes providing external technical assistance. The political will of the Yobe State government to strengthen health provision - through lifting a moratorium on recruitment and providing incentives for retention and support of staff - has supported a recovery of health systems functioning. Policies of free-drug provision and decentralized drug supply appear to have been protective of the operation of the health system. Community resources and cohesion have been significant assets in combatting the impacts of the insurgency on service utilization and quality. Staff commitment and motivation - particularly amongst staff indigenous to the state - has protected health care quality and enabled flexibility of human resource deployment. CONCLUSIONS: A systems analysis using participatory group model building provided a mechanism to identify key pathways of threat and adaptation with regard to health service functioning. Generalizable systems characteristics supportive of resilience are suggested, and linked to wider discussion of the role of factors such as diversity, self-regulation and integration.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».