Making the Health System Work for Nutrition (P10-139-19)
Notice bibliographique
Résumé
The many factors underlying malnutrition highlight the need for nutrition strategies that are comprehensive and multi-sectoral. Within a multi-sectoral approach, the health system is uniquely placed to deliver ten nutrition-specific interventions, which, if scaled up, could substantially reduce under-5 deaths in high-burden countries (Bhutta et al, 2013). This study aims to clarify the role of key health system components, illuminating opportunities for increased uptake of nutrition-specific interventions and potential bottlenecks and challenges for programs and policies. We reviewed existing nutrition frameworks to develop a comprehensive logic model illustrating the causal pathways by which health system components influence household-level determinants of nutrition and individual-level health outcomes. Concurrently, we reviewed literature on health and nutrition interventions that have a proven, quantifiable impact on morbidity and mortality in low- and middle-income countries. We mapped data from the gathered literature onto the logic model, allowing us to identify key causal pathways for the delivery of nutrition-specific interventions, and highlighting areas where evidence is lacking. There exists a large gap in the literature about how health system components influence the ability to delivery appropriate and high-quality nutrition care. Based on the nature of the intervention (i.e., supplement delivery, counselling, SAM/MAM management) several unique delivery pathways were identified and three common themes cut across all interventions: namely, the importance of a motivated and trained health workforce; reliable and efficient supply chains; and generating demand and increased care-seeking for nutrition interventions. Evidence from the broader health systems literature supports the importance of these three themes; however, this remains a research gap in the nutrition literature. Three core health system components - a health workforce, supply chain and demand generation - play a pivotal role in the delivery of nutrition interventions. A better understanding of these components in relation to nutrition, based on evidence, will help to improve the design and implementation of future nutrition programs. Global Affairs Canada, under the project “Real Accountability: Data Analysis for Results”.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,185 | 0,034 |
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 ».