Implementing community-based health program in conflict settings: documenting experiences from the Central African Republic and South Sudan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The delivery of quality healthcare for women and children in conflict-affected settings remains a challenge that cannot be mitigated unless global health policymakers and implementers find an effective modality in these contexts. The International Committee of the Red Cross (ICRC) and the Canadian Red Cross (CRC) used an integrated public health approach to pilot a program for delivering community-based health services in the Central African Republic (CAR) and South Sudan in partnership with National Red Cross Societies in both countries. This study explored the feasibility, barriers, and strategies for context-specific agile programming in armed conflict affected settings. METHODS: A qualitative study design with key informant interviews and focus group discussions using purposive sampling was used for this study. Focus groups with community health workers/volunteers, community elders, men, women, and adolescents in the community and key informant interviews with program implementers were conducted in CAR and South Sudan. Data were analyzed by two independent researchers using a content analysis approach. RESULTS: In total, 15 focus groups and 16 key informant interviews were conducted, and a total of 169 people participated in the study. The feasibility of service delivery in armed conflict settings depends on well-defined and clear messaging, community inclusiveness and a localized plan for delivery of services. Security and knowledge gaps, including language barriers and gaps in literacy negatively impacted service delivery. Empowering women and adolescents and providing context-specific resources can mitigate some barriers. Community engagement, collaboration and negotiating safe passage, comprehensive delivery of services and continued training were key strategies identified for agile programming in conflict settings. CONCLUSION: Using an integrative community-based approach to health service delivery in CAR and South Sudan is feasible for humanitarian organizations operating in conflict-affected areas. For agile, and responsive implementation of health services in conflict-affected settings, decision-makers should focus on effectively engaging communities, bridge inequities through the engagement of vulnerable groups, collaborate and negotiate for safe passage for delivery of services, keep logistical and resource constraints in consideration and contextualize service delivery with the support of local actors.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».