Making the health system work for the delivery of nutrition interventions
Notice bibliographique
Résumé
Addressing malnutrition requires strategies that are comprehensive and multi-sectoral. Within a multi-sectoral approach, the health system is essential to deliver 10 nutrition-specific interventions, which, if scaled up, could substantially reduce under-5 deaths in high-burden countries through improving maternal and child undernutrition. This study identifies the health system components required for the effective delivery of these interventions, highlighting opportunities and challenges for nutrition programmes and policies. We reviewed implementation guidance for each nutrition-specific intervention, mapping the delivery process for each intervention and determining the health system components required for their delivery. We integrated the components into a single health systems framework for nutrition, illustrating the pathways by which health system components influence household-level determinants of nutrition and individual-level health outcomes. Nutrition-specific interventions are typically delivered in one of four ways: (i) when nutrition interventions are intentionally sought out, (ii) when care is sought for other, unrelated interventions, (iii) at a health facility after active community case finding and referral, and (iv) in the community after active community case finding. A health system enables these processes by providing health services and facilitating care seeking for services, which together require a skilled and motivated health workforce, an effective supply chain, demand for services and access to services. The nutrition community should consider the processes by which nutrition-specific interventions are delivered and the health system components required for their success. Programmes should encourage the delivery of nutrition interventions at every client-provider interaction and should actively generate demand for services-in general, and for nutrition services specifically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».