Impact of the 2018-2020 Democratic Republic of Congo Ebola epidemic on health system utilization and health outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background The 2018-2020 Ebola epidemic in the eastern Democratic Republic of Congo caused 3,481 infections and 2,299 deaths. The broader impact on health system utilization and health outcomes remains unclear. Methods From January to March 2020, a cross-sectional survey was administered to 3,631 households in Ebola-affected and non-affected health zones in North Kivu province to collect data on health behaviors and health status. Using linear models, we tested for associations between residence in an Ebola zone and multiple outcomes. Additionally, administrative data from 56 health facilities in Ebola zones was used to test for statistically significant changes in medical procedures (e.g. Cesarean sections) and disease rates before and during the epidemic. Results Comparing before the epidemic to during, we found no difference in monthly mean procedures per facility: measles vaccinations -58 (95% confidence interval, CI = -140, 24); Cesarean sections 1.4 (95% CI = -0.8, 3.6); laparotomy 0.2 (95% CI = -0.5, 0.9); open fractures 0.0 (95% CI = -0.1, 0.1); appendectomy 0.0 (95% CI = -0.3, 0.3); inguinal hernia 0.3 (95% CI = 0.0, 0.7). Households in Ebola zones were 16 percentage points (pp) (95% CI = 11, 21) more likely to report going to the hospital more often than normal because of free access, reported fewer measles vaccinations (-10pp 95% CI = -14, -5), and less willingness to vaccinate children (-6pp; 95% CI = -9, -3). However, administrative data showed no change in vaccination before and during Ebola in Ebola zones. Households in Ebola zones were 14pp less likely to report that a child had experienced measles (95% CI = -18, -11) and 8pp less likely to report that a child had experienced diarrhea (95% CI = -12, -4) since 1 Jan 2017. However, administrative data showed no change in either, comparing before-Ebola to during-Ebola in Ebola zones (difference in monthly mean procedures per facility: measles 5.6 (95% CI = -0.8, 12.0); diarrhea 41 (95% CI = -63, 145). Conclusions The Ebola epidemic did not have large effects on health system utilization or health outcomes (other than Ebola virus disease). This suggests that the Congolese and international response successfully maintained health system capacity during the epidemic.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».