Integrating nutrition into health systems: What the evidence advocates
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable evidence of positive health and nutrition outcomes resulting from integrating nutrition-specific interventions into health systems; however, current knowledge on establishing and sustaining effective integration of nutrition into health systems is limited. The objective of this review is to map the existing types of integration platforms and review the evidence on integrated health and nutrition programmes' impacts on specific nutrition outcomes. A literature search was conducted, and integrated nutrition programmes were examined through the lens of the six World Health Organization (WHO) building blocks, including the demand side. Forty-five studies were included in this review, outlining the integration of nutrition-specific interventions with various programmes, including integrated community case management and Integrated Management of Childhood Illness, Child Health Days, immunization, early child development, and cash transfers. Limited quantitative data were suggestive of some positive impact on nutrition and non-nutrition outcomes with no adverse effects on primary programme delivery. Through the lens of the six WHO building blocks, service delivery and health workforce were found to be well-integrated, but governance, information systems, finance and supplies and technology were less well-integrated. Integrating nutrition-specific interventions into health systems may ensure efficient service delivery while having an impact on nutrition outcomes. There is no single successful model of integration; it varies according to the context and demands of the particular setting in which integration occurs. There is a need for more well-planned programmes considering all the health systems building blocks to ensure compliance and sustainability.
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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 | 0,038 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».