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Enregistrement W3032321334 · doi:10.1186/s13031-020-0253-6

C’est vraiment compliqué: a case study on the delivery of maternal and child health and nutrition interventions in the conflict-affected regions of Mali

2020· article· en· W3032321334 sur OpenAlexafffund
Anushka Ataullahjan, Michelle F Gaffey, Moctar Tounkara, Samba Diarra, Seydou Doumbia, Zulfiqar A Bhutta, Diego G. Bassani

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidInternational Development Research CentreUNICEFBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPsychological interventionPublic healthHealth services researchContext (archaeology)Health policyPopulationEnvironmental healthPolitical scienceMedicineEconomic growthGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mali is currently in the midst of ongoing conflicts which involve jihadist groups, rebels, and the state. This conflict has primarily centered in the North of the country. Humanitarian actors delivering services in these geographies must navigate the complex environment created by conflict. This study aimed to understand how humanitarian actors make decisions around health service delivery within this context. METHODS: The current case-study utilized a mixed methods approach and focused on Mopti, Mali's fifth administrative region and fourth largest in population. Latent content analysis was used to analyze interview transcripts guided by our research objectives and new concepts as they emerged. Indicators of coverage of health interventions in the area of maternal and child health and nutrition were compiled using Mali's National Evaluation Platform and are presented for the conflict and non-conflict regions. Development assistance estimates for Mali by year were obtained from the Developmental Assistance for Health Database compiled by the Institute for Health Metrics and Evaluation. Administrative data was compiled from the annual reports of Mali's Système Local d'Information Sanitaire (SLIS), Demographic and Health Surveys (DHS) and Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS). RESULTS: Our data suggests that the reaction of the funding mechanisms to the conflict in Mali was a major barrier to timely delivery of health services to populations in need and the nature of the conflict is likely a key modifier of such reaction patterns. Concerns have been raised about the disconnect between the very high administrative capacity of large NGOs that control the work, and the consequent burden it puts on local NGOs. Population displacement and inaccurate estimates of needs made it difficult for organizations to plan program services. Moreover, actors delivering services to populations in need had to navigate an unpredictable context and numerous security threats. CONCLUSIONS: Our study highlights the need for a more flexible funding and management mechanism that can better respond to concerns and issues arising at a local level. As the conflict in Mali continues to worsen, there is an urgent need to improve service delivery to conflict-affected populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,005
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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