Maternal and child health service delivery in conflict-affected settings: a case study example from Upper Nile and Unity states, South Sudan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decades of war left the Republic of South Sudan with a fragile health system that has remained deprived of resources since the country's independence. We describe the coverage of interventions for women's and children's health in Upper Nile and Unity states, and explore factors that affected service provision during a protracted conflict. METHODS: We conducted a case study using a desk review of publicly available literature since 2013 and a secondary analysis of intervention coverage and conflict-related events from 2010 to 2017. During June through September 2018, we conducted 26 qualitative interviews with technical leads and 9 focus groups among health workers working in women and children's health in Juba, Malakal, and Bentiu. RESULTS: Coverage for antenatal care, institutional delivery, and childhood vaccines were low prior to the escalation of conflict in 2013, and the limited data indicate that coverage remained low through 2017. Key factors that determined the delivery of services for women and children in our study sites were government leadership, coordination of development and humanitarian efforts, and human resource capacity. Participants felt that national and local health officials had a limited role in the delivery of services, and financial tracking data showed that funding stagnated or declined for humanitarian health and development programming during 2013-2014. Although health services were concentrated in camp settings, the availability of healthcare providers was negatively impacted by the protracted nature of the conflict and insecurity in the region. CONCLUSIONS: Health care for women and children should be prioritized during acute and protracted periods of conflict by strengthening surveillance systems, coordinating short and long term activities among humanitarian and development organizations, and building the capacity of national and local government officials to ensure sustainability.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».