Providing care under extreme adversity: The impact of the Yemen conflict on the personal and professional lives of health workers
Notice bibliographique
Résumé
The war in Yemen, described as the world's 'worst humanitarian crisis,' has seen numerous attacks against health care. While global attention to attacks on health workers has increased significantly over the past decade, gaps in research on the lived experiences of frontline staff persist. This study draws on perspectives of frontline health workers in Yemen to understand the impact of the ongoing conflict on their personal and professional lives. Forty-three facility-based health worker interviews, and 6 focus group discussions with community-based health workers and midwives were conducted in Sana'a, Aden and Taiz governorates at the peak of the Yemen conflict. Data were analysed using content analysis methods. Findings highlight the extent and range of violence confronting health workers in Yemen as well as the coping strategies they use to attenuate the impact of acute and chronic stressors resulting from conflict. We find that the complex security situation - characterized by multiple parties to the conflict, politicization of humanitarian aid and constraints in humanitarian access - was coupled with everyday stressors that prevented health workers from carrying out their work. Participants reported sporadic attacks by armed civilians, tensions with patients, and harassment at checkpoints. Working conditions were dire, and participants reported chronic suspension of salaries as well as serious shortages of essential supplies and medicines. Themes specific to coping centered around fatalism and religious motivation, resourcefulness and innovation, and sense of duty and patriotism. Our findings demonstrate that health workers experience substantial stress and face various pressures while delivering lifesaving services in Yemen. While they exhibit considerable resilience and coping, they have needs that remain largely unaddressed. Accordingly, the humanitarian community should direct more attention to responding to the mental health and psychosocial needs of health workers, while actively working to ameliorate the conditions in which they work.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».