The relationship between armed conflict and reproductive, maternal, newborn and child health and nutrition status and services in northeastern Nigeria: a mixed-methods case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Armed conflict between the militant Islamist group Boko Haram, other insurgents, and the Nigerian military has principally affected three states of northeastern Nigeria (Borno, Adamawa, Yobe) since 2002. An intensification of the conflict in 2009 brought the situation to increased international visibility. However, full-scale humanitarian intervention did not occur until 2016. Even prior to this period of armed conflict, reproductive, maternal, neonatal, and child health indicators were extremely low in the region. The presence of local and international humanitarian actors, in the form of United Nations agencies and non-governmental organizations, working in concert with concerned federal, state, and local entities of the Government of Nigeria, were able to prioritize and devise strategies for the delivery of health services that resulted in marked improvement of health status in the subset of the population in which this could be measured. Prospects for the future remain uncertain. METHODS: Interviews were conducted with more than 60 respondents from government, United Nations agencies, and national and international non-governmental organizations. Quantitative data on intervention coverage indicators from publicly available national surveys (Demographic and Health Surveys (DHS), Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS)), National Nutrition and Health Surveys (NNHS)) were descriptively analyzed. RESULTS: Overall, indicators of low reproductive, maternal, neonatal, and child health (RMNCH) status and intervention coverage were found in the pre-intervention period (prior to 2016) and important improvements were noted following the arrival of international humanitarian assistance, even while armed conflict and adverse conditions persisted. Security issues, workforce limitations, and inadequate financing were frequently cited obstacles. CONCLUSION: It is assumed that armed conflict would have a negative impact on the health status of the affected population, but pre-conflict indicators can be so depressed that this effect is difficult to measure. When this is the case, health sector intervention by the international community can often result in marked improvements in the accessible population. What might happen upon the departure of the humanitarian organizations cannot be predicted with an appreciable degree of certainty.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».