Global Health Resilience Building: A Population Health Equity Approach to the Agro-Pastoralist Community in Drought Affected Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Devastating droughts have been ravaging Africa for decades. Ethiopia is the worst-hit country as it’s economy predominantly depends on rain-fed farming and livestock. The agriculture sector contributes nearly 85% of the country’s livelihoods. The drought has threatened agro-economy and health of over 15 million agro-pastoralist population who herd the largest livestock in Africa. While foreign aids could be a temporary relief, Sendai framework for Disaster Risk Reduction prioritizes proactive response to promote resilience for the affected people. Applying a population health equity approach can serve the purpose by exploring the determinants, their impacts on the differential health outcomes for the population sub-groups and addressing the health inequity to improve the overall health of the population. Our objective was to identify the critical population health outcomes, underlying determinants, and the leverage points for actions that could guide effective policies interventions for building health resilience for the vulnerable agro-pastoralist population in Ethiopia. To summarize and assess the quality of data, we utilized the PRISMA and Hamilton tools, respectively. We used disaster vulnerability and the WHO's socioeconomic determinants of health and health equity frameworks to synthesize evidence Our analyses showed that to identify policy and leverage areas for effective population health interventions, researchers looked at socioeconomic, political, and cultural backgrounds. Health issues are diverse that revolve around the major determinants of health such as food security, infrastructure, health systems, disaster preparedness, household productivity or income, livestock dependence and access to the market economy. The socioeconomic, political, and cultural environments - all have an impact on these factors. Despite extreme vulnerability and health inequalities, modern public health field practices have yielded some potentials for policy solutions. To achieve the greatest impact on health resilience, the recommended interventions might be guided by an interdisciplinary population health approach. Evidence from Africa's worst drought niche can help address comparable drought-related health challenges in other parts of the continent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».