Effect of the COVID-19 Pandemic Preparation and Response on Essential Health Services in Primary and Tertiary Healthcare Settings of Amhara Region, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Countries like Ethiopia have had to make difficult decisions to balance between the demands of the COVID-19 pandemic and maintaining the essential health service delivery. We assessed the effect of preventive COVID-19 measures on essential healthcare services in selected health facilities of Ethiopia. In a comparative cross-sectional study, we analyzed and compared data from seven health facilities over two periods: the pre-COVID-19 period before the first reported COVID-19 case in the country and during the COVID-19 period. Data were summarized using descriptive statistics and the independent t test. During the COVID-19 period the average number of monthly patient visits in the emergency department, pediatrics outpatient, and adult outpatient dropped by 27%, 30%, and 27%, respectively compared with the pre-COVID-19 period. Family planning; institutional delivery; childhood immunization; antenatal care-, hypertension- and diabetic patient follow-up, did not vary significantly between pre-COVID-19 and during COVID-19. Moreover, the monthly average number of tuberculosis (TB) and HIV patients who visited health facilities for drug refill and clinical evaluation did not vary significantly during the two periods. In conclusion, the study highlights that the effect of public restrictions to mitigate the COVID-19 pandemic on essential care systems should be considered.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».