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Enregistrement W3034555923 · doi:10.1186/s13031-020-00285-x

Impact of conflict on maternal and child health service delivery: a country case study of Afghanistan

2020· article· en· W3034555923 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueConflict and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidInternational Development Research CentreFamily Larsson‐Rosenquist FoundationUNICEFBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPublic healthHealth services researchMedicineEpidemiologyEnvironmental healthHealth servicesBiostatisticsHealth economicsService delivery frameworkChild healthHealth administrationHealth policyService (business)Family medicineNursingBusinessPopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Since decades, the health system of Afghanistan has been in disarray due to ongoing conflict. We aimed to explore the direct effects of conflict on provision of reproductive, maternal, newborn, child and adolescent health and nutrition (RMNCAH&N) services and describe the contextual factors influencing these services. METHOD: We conducted a quantitative analysis of secondary data on RMNCAH&N indicators and undertook a supportive qualitative study to help understand processes and contextual factors. For quantitative analysis, we stratified the various provinces of Afghanistan into minimal-, moderate- and severe conflict categories based on battle-related deaths from Uppsala Conflict Data Program (UCDP) and through accessibility of health services using a Delphi methodology. The coverage of RMNCAH&N indicators across the continuum of care were extracted from the Demographic and Health Surveys (DHS) and Multiple Indicator Cluster Survey (MICS). The qualitative data was captured by conducting key informant interviews of multi-sectoral stakeholders working in government, NGOs and UN agencies. RESULTS: Comparison of various provinces based on the severity of conflict through Delphi process showed that the mean coverage of various RMNCAH&N indicators including antenatal care (OR: 0.42, 95%CI: 0.32-0.55), facility delivery (OR: 0.42, 95%CI: 0.32-0.56), skilled birth attendance (OR: 0.43, 95%CI: 0.33-0.57), DPT3 (OR: 0.26, 95% CI: 0.20-0.33) and oral rehydration therapy (OR: 0.37, 95% CI: 0.25-0.55) was significantly lower for severe conflict provinces when compared to minimal conflict provinces. The qualitative analysis identified various factors affecting decision making and service delivery including insecurity, cultural norms, unavailability of workforce, poor monitoring, lack of funds and inconsistent supplies. Other factors include weak stewardship, capacity gap at the central level and poor coordination at national, regional and district level. CONCLUSION: RMNCAH&N service delivery has been significantly hampered by conflict in Afghanistan over the last several years. This has been further compromised by poor infrastructure, weak stewardship and poor capacity and collaboration at all levels. With the potential of peace and conflict resolution in Afghanistan, we would underscore the importance of continued oversight and integrated implementation of sustainable, grass root RMNCAH&N services with a focus on reaching the most marginalized.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,943

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,309 · 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