The contribution of community health systems to resilience: Case study of the response to the 2015 earthquake in Nepal
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Notice bibliographique
Résumé
Methods: Key informant interviews and focus group discussions were utilised. Participants included FCHVs, primary healthcare workers, community leaders and mothers, district health managers, representatives from the Ministry of Health and Population, multilateral health organisations, bilateral development partners, local non-governmental organisations, community-based organisations, and international non-governmental organisations. We used thematic content analysis to identify emerging themes. Results: Seventy-seven people participated in the study in September 2016 from communities (n = 53, 69%), districts (n = 8, 10%), and national levels (n = 16, 21%). Strong coordination, international and national support, and community engagement and participation were reported as successes of the earthquake response. Challenges included a lack of preparedness and supplies, a lack of earthquake-resistant infrastructure, and the centralisation of the response. FCHVs continued to work, despite being victims of the earthquake themselves. Facilitators of the continuation of the FCHVs' duties included their strong ties with the communities and facilities, international support, and the ability to mobilise existing community resources. Barriers included fear, communities' attitudes, high workloads, large geographic distances, and difficult geography. Participants identified the importance of having strong, connected, and supported communities, adaptable funding and policies, and decentralised decision-making within strong health systems. Conclusions: Building resilience in community-based health systems must start with strong communities that are prepared, trained, equipped, and empowered. Health systems must be decentralised and adaptable, with strong coordination and leadership. Capable community health workers such as FCHVs were an important part of building resilience during the earthquake. These lessons can assist countries in strengthening decentralised health systems to better respond to a multitude of shocks, while still providing essential health services for communities.
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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 | 0,032 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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