Assessing the Impact of Integrated Community-Based Management of Severe Wasting Programs in Conflict-Stricken South Sudan: A Multi-Dimensional Approach to Scalability of Nutrition Emergency Response Programs
Notice bibliographique
Résumé
Community-based management of severe wasting (CMSW) programs have solely focused on exit outcome indicators, often omitting data on nutrition emergency preparedness and scalability. This study aimed to document good practices and generate evidence on the effectiveness and scalability of CMSW programs to guide future nutrition interventions in South Sudan. A total of 69 CMSW program implementation documents and policies were authenticated and retained for analysis, complemented with the analyses of aggregated secondary data obtained over five (2016-2020 for CMSW program performance) to six (wasting prevention) years (2014-2019). Findings suggest a strong and harmonised coordination of CMSW program implementation, facilitated timely and with quality care through an integrated and harmonised multi-agency and multidisciplinary approach. There were challenges to the institutionalisation and ownership of CMSW programs: a weak health system, fragile health budget that relied on external assistance, and limited opportunities for competency-based learning and knowledge transfer. Between 2014 and 2019, the prevalence of wasting fluctuated according to the agricultural cycle and remained above the emergency threshold of 15% during the July to August lean season. However, during the same period, under-five and crude mortality rates (10,000/day) declined respectively from 1.17 (95% confidence interval (CI): 0.91, 1.43) and 1.00 (95% CI: 0.75, 1.25) to 0.57 (95% CI: 0.38, 0.76) and 0.55 (95% CI: 0.39, 0.70). Both indicators remained below the emergency thresholds, hence suggesting that the emergency response was under control. Over a five-year period (2016-2020), a total of 1,105,546 children (52% girls, 48% boys) were admitted to CMSW programs. The five-year pooled performance indicators (mean [standard deviations]) was 86.4 (18.9%) for recovery, 2.1 (7.8%) for deaths, 5.2 (10.3%) for defaulting, 1.7 (5.7%) for non-recovery, 4.6 (13.5%) for medical transfers, 2.2 (4.7%) for relapse, 3.3 (15.0) g/kg/day for weight gain velocity, and 6.7 (3.7) weeks for the length of stay in the program. In conclusion, all key performance indicators, except the weight gain velocity, met or exceeded the Humanitarian Charter and Minimum Standards in Humanitarian Response. Our findings demonstrate the possibility of implementing robust and resilient CMSAM programs in protracted conflict environments, informed by global guidelines and protocols. They also depict challenges to institutionalisation and ownership.
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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 | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».