Lessons from humanitarian clusters to strengthen health system responses to mass displacement in low and middle-income countries: A scoping review
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.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 découle