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Enregistrement W3029609107 · doi:10.1186/s13031-020-00265-1

Health services for women, children and adolescents in conflict affected settings: experience from North and South Kivu, Democratic Republic of Congo

2020· article· en· W3029609107 sur OpenAlexafffund
Chiara Altare, Espoir Bwenge Malembaka, Maphie Tosha, C. Christopher Hook, Hamady Ba, Stéphane Muzindusi Bikoro, Thea Scognamiglio, Hannah Tappis, Jérôme Pfaffmann, Ghislain Bisimwa, Ties Boerma, Paul Spiegel

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesSickkids Research InstituteHospital for Sick ChildrenUNICEF
Mots-clésPublic healthHealth services researchDemocracyEpidemiologyEnvironmental healthMedicineHealth servicesPolitical scienceEconomic growthSocioeconomicsNursingSociologyPoliticsPopulationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insecurity has characterized the Eastern regions of the Democratic Republic of Congo for decades. Providing health services to sustain women's and children's health during protracted conflict is challenging. This mixed-methods case study aimed to describe how reproductive, maternal, newborn, child, adolescent health and nutrition (RMNCAH+N) services have been offered in North and South Kivu since 2000 and how successful they were. METHODS: We conducted a case study using a desk review of publicly available literature, secondary analysis of survey and health information system data, and primary qualitative interviews. The qualitative component provides insights on factors shaping RMNCAH+N design and implementation. We conducted 49 interviews with government officials, humanitarian agency staff and facility-based healthcare providers, and focus group discussions with community health workers in four health zones (Minova, Walungu, Ruanguba, Mweso). We applied framework analysis to investigate key themes across informants.The quantitative component used secondary data from nationwide surveys and the national health facility information system to estimate coverage of RMNCAH+N interventions at provincial and sub-provincial level. The association between insecurity on service provision was examined with random effects generalized least square models using health facility data from South Kivu. RESULTS: Coverage of selected preventive RMNCAH+N interventions seems high in North and South Kivu, often higher than the national level. Health facility data show a small negative association of insecurity and preventive service coverage within provinces. However, health outcomes are poorer in conflict-affected territories than in stable ones. The main challenges to service provisions identified by study respondents are the availability and retention of skilled personnel, the lack of basic materials and equipment as well as the insufficient financial resources to ensure health workers' regular payment, medicaments' availability and facilities' running costs. Insecurity exacerbates pre-existing challenges, but do not seem to represent the main barrier to service provision in North and South Kivu. CONCLUSIONS: Provision of preventive schedulable RMNCAH+N services has continued during intermittent conflict in North and South Kivu. The prolonged effort by non-governmental organizations and UN agencies to respond to humanitarian needs was likely key in maintaining intervention coverage despite conflict. Health actors and communities appear to have adapted to changing levels and nature of insecurity and developed strategies to ensure preventive services are provided and accessed. However, emergency non-schedulable RMNCAH+N interventions do not appear to be readily accessible. Achieving the Sustainable Development Goals will require increased access to life-saving interventions, especially for newborn and pregnant women.

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)0,003
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations68
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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