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Enregistrement W3029414124 · doi:10.1186/s13031-020-00269-x

Reproductive, maternal, newborn and child health service delivery during conflict in Yemen: a case study

2020· article· en· W3029414124 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidUNICEFHospital for Sick ChildrenFamily Larsson‐Rosenquist FoundationUniversity of TorontoSickkids Research InstituteInternational Development Research Centre
Mots-clésFocus groupPublic healthMedicineOutreachPopulationGovernment (linguistics)Health careHealth services researchReproductive healthEnvironmental healthNursingEconomic growthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Armed conflict, food insecurity, epidemic cholera, economic decline and deterioration of essential public services present overwhelming challenges to population health and well-being in Yemen. Although the majority of the population is in need of humanitarian assistance and civil servants in many areas have not received salaries since 2016, many healthcare providers continue to work, and families continue to need and seek care. METHODS: This case study examines how reproductive, maternal, newborn, child and adolescent health and nutrition (RMNCAH+N) services have been delivered since 2015, and identifies factors influencing implementation of these services in three governorates of Yemen. Content analysis methods were used to analyze publicly available documents and datasets published since 2000 as well as 94 semi-structured individual and group interviews conducted with government officials, humanitarian agency staff and facility-based healthcare providers and six focus group discussions conducted with community health midwives and volunteers in September-October 2018. RESULTS: Humanitarian response efforts focus on maintaining basic services at functioning facilities, and deploying mobile clinics, outreach teams and community health volunteer networks to address urgent needs where access is possible. Attention to specific aspects of RMNCAH+N varies slightly by location, with differences driven by priorities of government authorities, levels of violence, humanitarian access and availability of qualified human resources. Health services for women and children are generally considered to be a priority; however, cholera control and treatment of acute malnutrition are given precedence over other services along the continuum of care. Although health workers display notable resilience working in difficult conditions, challenges resulting from insecurity, limited functionality of health facilities, and challenges in importation and distribution of supplies limit the availability and quality of services. CONCLUSIONS: Challenges to providing quality RMNCAH+N services in Yemen are formidable, given the nature and scale of humanitarian needs, lack of access due to insecurity, politicization of aid, weak health system capacity, costs of care seeking, and an ongoing cholera epidemic. Greater attention to availability, quality and coordination of RMNCAH services, coupled with investments in health workforce development and supply management are needed to maintain access to life-saving services and mitigate longer term impacts on maternal and child health and development. Lessons learned from Yemen on how to address ongoing primary health care needs during massive epidemics in conflict settings, particularly for women and children, will be important to support other countries faced with similar crises in the future.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,274 · 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