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Enregistrement W3028777390 · doi:10.1186/s13031-020-00271-3

Impact of conflict on maternal and child health service delivery – how and how not: a country case study of conflict affected areas of Pakistan

2020· article· en· W3028777390 sur OpenAlexafffund
Jai K Das, Zahra Ali Padhani, Sultana Jabeen, Arjumand Rizvi, Uzair Ansari, Malika Fatima, Ghulam Akbar, Wardah Ahmed, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidUNICEFHospital for Sick ChildrenInternational Development Research CentreFamily Larsson‐Rosenquist FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésHealth services researchPublic healthDelphi methodMedicineGovernment (linguistics)Qualitative researchHealth careReproductive healthBiostatisticsStratified samplingEnvironmental healthHealth policySocioeconomicsNursingEconomic growthSociologyPopulationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In conflict affected countries, healthcare delivery remains a huge concern. Pakistan is one country engulfed with conflict spanning various areas and time spans. We aimed to explore the effect of conflict on provision of reproductive, maternal, newborn, child and adolescent health and nutrition (RMNCAH&N) services and describe the contextual factors influencing the prioritization and implementation in conflict affected areas of Pakistan (Balochistan and FATA). METHOD: We conducted a secondary quantitative and a primary qualitative analysis. For the quantitative analysis, we stratified the various districts/agencies of Balochistan and FATA into the conflict categories of minimal-, moderate- and severe based on accessibility to health services through a Delphi methodology with local stakeholders and implementing agencies and also based on battle-related deaths (BRD) information from Uppsala Conflict Data Program (UCDP). The coverage of RMNCAH&N indicators across the continuum of care were extracted from the demographic and health surveys (DHS) and district health information system (DHIS). We conducted a stratified descriptive analysis and multivariate analysis using STATA version 15. The qualitative data was captured by conducting key informant interviews of stakeholders working in government, NGOs, UN agencies and academia. All the interviews were audiotaped which were transcribed, translated, coded and analyzed on Nvivo software version 10. RESULTS: The comparison of the various districts based on the severity of conflict through Delphi process showed that the mean coverage of various RMNCAH&N indicators in Balochistan were significantly lower in severe- conflict districts when compared to minimal conflict districts, while there was no significant difference between moderate and severe conflict areas. There was no reliable quantitative data available for FATA. Key factors identified through qualitative analysis, which affected the prioritization and delivery of services included planning at the central level, lack of coordination amongst various hierarchies of the government and various stakeholders. Other factors included unavailability of health workforce especially female workers, poor quality of healthcare services, poor data keeping and monitoring, lack of funds and inconsistent supplies. Women and child health is set at a high priority but capacity gap at service delivery, resilience from health workers, insecurity and poor infrastructure severely hampers the delivery of quality healthcare services. CONCLUSION: Conflict has severely hampered the delivery of health services and a wholesome effort is desired involving coordination amongst various stakeholders. The multiple barriers in conflict contexts cannot be fully mitigated, but efforts should be made to negate these as much as possible with good governance, planning, efficiency and transparency in utilization of available resources.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,301 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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