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Enregistrement W2888827926 · doi:10.1186/s12992-018-0401-6

Are health systems interventions gender blind? examining health system reconstruction in conflict affected states

2018· review· en· W2888827926 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentEli Lilly and Company
Mots-clésPublic healthSocial policyHealth services researchPsychological interventionHealth policyHealthcare systemMedicinePsychologyPolitical scienceHealth careNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Global health policy prioritizes improving the health of women and girls, as evident in the Sustainable Development Goals (SDGs), multiple women's health initiatives, and the billions of dollars spent by international donors and national governments to improve health service delivery in low-income countries. Countries recovering from fragility and conflict often engage in wide-ranging institutional reforms, including within the health system, to address inequities. Research and policy do not sufficiently explore how health system interventions contribute to the broader goal of gender equity. METHODS: This paper utilizes a framework synthesis approach to examine if and how rebuilding health systems affected gender equity in the post-conflict contexts of Mozambique, Timor Leste, Sierra Leone, and Northern Uganda. To undertake this analysis, we utilized the WHO health systems building blocks to establish benchmarks of gender equity. We then identified and evaluated a broad range of available evidence on these building blocks within these four contexts. We reviewed the evidence to assess if and how health interventions during the post-conflict reconstruction period met these gender equity benchmarks. FINDINGS: Our analysis shows that the four countries did not meet gender equitable benchmarks in their health systems. Across all four contexts, health interventions did not adequately reflect on how gender norms are replicated by the health system, and conversely, how the health system can transform these gender norms and promote gender equity. Gender inequity undermined the ability of health systems to effectively improve health outcomes for women and girls. From our findings, we suggest the key attributes of gender equitable health systems to guide further research and policy. CONCLUSION: The use of gender equitable benchmarks provides important insights into how health system interventions in the post-conflict period neglected the role of the health system in addressing or perpetuating gender inequities. Given the frequent contact made by individuals with health services, and the important role of the health system within societies, this gender blind nature of health system engagement missed an important opportunity to contribute to more equitable and peaceful societies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle