The impact of COVID-19 on children: insights from the Western Cape experience
Notice bibliographique
Résumé
In the initial phases of the COVID-19 epidemic in South Africa, children experienced relative neglect, as they were deemed to be at low risk for contracting and spreading COVID-19 infection. Overwhelmed by adult infections, the health system responded slowly to children’s complex needs brought about by the epidemic. This in-depth case study outlines the impacts of the COVID-19 epidemic on child health in the Western Cape, and the subsequent remediating responses. The case study draws on multiple data sources including routine data, case examples of health system and organisational responses, and experiential evidence from practitioners across the health system. It draws substantially on a series of advocacy briefs that examine the multi-dimensional impacts of COVID-19 on children in the Western Cape. Approximately 12 000 children (persons under 18) contracted COVID-19 in the province (March 2020 to March 2021). Thousands more were affected by the illness and death of relatives, and by the collateral effects of the epidemic including increased hunger, violence, injury and mental health problems, coupled with the disruption of healthcare services, schooling, early childhood development programmes, and social support networks. Essential child health services were de-escalated and child-health resources were re-allocated for adult COVID-19 care, with both immediate and long-term consequences for child health. A proactive response from child health services, aided by the Western Cape’s relative socio-economic advantage, a strong civil society response, and a stable, well-functioning health system, helped to mitigate harm, but not before significant damage was done. The Western Cape experience signals that, even in a well-resourced setting, children’s needs may be overlooked in times of crisis and there is a critical need for ‘voices’ speaking for and alongside children in all decision-making spaces, and for pro-active, well-planned, child-focused responses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 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) | 0,001 | 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 ».