Analysis of the availability, effectiveness and equity of deployment of resources in the health system response to COVID-19 in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) exposed weaknesses in the health systems of countries such as Nigeria, which affected the effectiveness of the health system response to the pandemic. This paper provides new knowledge on the level of the availability, effectiveness and equity of resources in response to COVID-19 in Nigeria. This is valuable information for improving the delivery of countermeasures against future pandemics. METHODS: The study was conducted at the federal level and in two states in Nigeria. The states were Lagos in the southwest and Enugu in the southeast. In-depth interviews were undertaken with 34 key informants. NVivo version 12 software was used for coding and thematic analysis. RESULTS: There were inadequate, inequitable and suboptimal resources (human, financial, equipment and materials) for the response. In some of the countermeasures, only people that were employed in the formal sector benefitted from the distribution of welfare materials and financial packages; the informal sector, which constitutes the majority of the poor population in Nigeria, was excluded. CONCLUSIONS: Inequity and suboptimal availability of resources to control COVID-19 led to reduced effectiveness of the health system response to the disease in Nigeria. Such negative factors must be mitigated in future responses to pandemics in the country.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».