Reaching the unreached; mobile health teams in conflict settings
Notice bibliographique
Résumé
Edmond et al present an analysis of the potential impact of mobile health team (MHT) on the coverage of maternal and child health interventions in rural Afghanistan.1 These MHTs have been part of the repertoire of services of the Afghan health services since 2003 focused on remote and difficult to reach rural villages and outposts. Each MHT consisted of an officially accredited midwife, vaccinator and nurse and mainly provide basic maternal and child health services including immunisations to pregnant and postpartum women, and children aged under 5 years of age. In comparison with districts that did not receive MHT services, Edmond et al found significant increases in available district-based health information for antenatal care, measles vaccination and receipt of at least one recommended IMCI service for diarrhoea and pneumonia management. These are important findings given the context of populations and families affected by conflict and insecurity. There are limited data on the relative contribution of conflict and insecurity to maternal and child health and survival globally and what exists, strongly suggests that coverage of key interventions and survival are relatively poor in such settings.2 Afghanistan is a case in point with long-standing conflict and previous evaluations have shown major differences in coverage of interventions geographically and in relation to conflict intensity.3 These …
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».