Lessons from humanitarian clusters to strengthen health system responses to mass displacement in low and middle-income countries: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The humanitarian cluster approach was established in 2005 but clarity on how lessons from humanitarian clusters can inform and strengthen health system responses to mass displacement in low and middle-income countries (LMIC) is lacking. We conducted a scoping review to examine the extent and nature of existing research and identify relevant lessons. We used Arksey and O'Malley's scoping framework with Levac's 2010 revisions and Khalil's 2016 refinements, focussing on identifying lessons from discrete humanitarian clusters that could strengthen health system responses to mass population displacement. We summarised thematically by cluster. Of 186 sources included, 56% were peer-reviewed research articles. Most related to health (37%), protection (18%), or nutrition (13%) clusters. Key lessons for health system responses included the necessity of empowering women; ensuring communities are engaged in decision-making processes (e.g. planning and construction of camps and housing) to strengthen trust and bonds between and within communities; and involving potential end-users in technological innovations development (e.g. geographical information systems) to ensure relevance and applicability. Our review provided evidence that non-health clusters can contribute to improving health outcomes using focussed interventions for implementation by government or humanitarian partners to inform LMIC health system responses to mass displacement.
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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 | 0,017 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».