Drought in Ethiopia: A Population Health Equity Approach to Build Resilience for the Agro-Pastoralist Community
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A devastating drought is ravaging Africa, with Ethiopia being the worst-hit country. Ethiopia’s economy is predominantly reliant on rain-fed farming and livestock. The agriculture sector contributes up to 85% of the country’s livelihoods. The drought has threatened agro-economy and health of over 15 million agro-pastoralist population who herd the largest livestock in Africa. Some governments announced its commitment in the UN to extend support for the drought-affected people. The Sendai framework for Disaster Risk Reduction prioritizes proactive rather than reactive relief response that can promote health resilience. Applying population health matrices can serve the purpose by exploring the determinants of health, their impacts on the differential health outcomes for population sub-groups and to improve the overall health of the population by addressing the health inequity. OBJECTIVE: This study aims to identify the critical population health outcomes, underlying determinants, and the leverage points for actions that can guide effective policies and interventions for building health resilience for the vulnerable agro-pastoralist population in Ethiopia. METHODS: Two researchers searched nine academic and grey literature bibliographic databases for drought literature and related health interventions. We used the PRISMA checklist to synthesize data and Hamilton tools to evaluate individual study quality. We analyzed data employing disaster vulnerability and WHO’s social determinants of health and health equity frameworks. Socioeconomic, political and cultural backgrounds are examined to identify policy and leverage points for effective population health interventions. RESULTS: Health issues are diverse that revolve around the major determinants of health such as food security, infrastructure, health systems, disaster preparedness, household productivity-income, livestock dependence and access to the market economy. These determinants are further affected by socioeconomic, political and cultural contexts. Despite dire vulnerability and health inequity, some potentials evolved from recent public health field practices as the leverage points for policy actions and interventions. CONCLUSION: The recommended interventions can be implemented through an interdisciplinary population health approach to get the maximum impacts on health resilience. Evidence gathered from the worst drought niche in Africa can be useful to tackle similar droughts induced health issues in other parts of the continent. Future intervention research on the ground can generate robust evidence for action to build health 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 | 0,039 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».