Impact of conflict on maternal and child health service delivery: a country case study of Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».