Public health consequences of armed conflict in Sudan in the face of global donor fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Sudan, a country located in northeastern Africa, is grappling with a profound health crisis resulting from the recent war that erupted on April 15, 2023. This conflict has inflicted significant damage on the country's health system, particularly through the destruction of healthcare infrastructure. Approximately 61% of health facilities have been destroyed, leaving only 16% operating optimally in Khartoum. Hospitals and clinics, vital for public health, have become targets of violence, exacerbating the challenges faced by the nation. The World Health Organization has noted the closure of roughly 16 hospitals since the start of the conflicts due to staff safety concerns as well as a shortage of hospital supplies, consumables, and medication. There has also been a gradual waning of donor support and resources allocated to address protracted crises and emergencies worldwide Sudan receives very little funding from donor organizations to maintain its healthcare system, which worsens the nation's general public health architecture. This makes the country vulnerable to serious challenges like disease outbreaks, starvation, infectious diseases, deteriorating health infrastructure, and mental health issues. To successfully reduce the severity of negative impacts on public health, the crisis must be ceased and facilities reopened. An emergency disease surveillance system for infectious diseases should be established, women and child health should be prioritized, and mental health awareness programs and services should be implemented. The global community must support the efforts to mitigate the devastating effects of this crisis. This article aims to highlight the critical impact of the recent war on Sudan's healthcare, advocating for urgent measures, including facility reopening, disease surveillance, and global support to mitigate devastating consequences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».