Learning From Countries on Measuring and Defining Community-Based Resilience in Health Systems: Voices From Nepal, Sierra Leone, Liberia, and Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The best approach for defining and measuring community healthcare (CHC) resilience in times of crisis remains elusive. We aimed to synthesise definitions and indicators of resilience from countries who had recently undergone shocks (ie, outbreaks and natural disasters). METHODS: We purposively selected four countries that had recently or were currently experiencing a shock: Nepal, Ethiopia, Sierra Leone, and Liberia. Focus group discussions (FGDs) and key informant interviews (KIIs) were conducted with participants at the community, facility, district, sub-national, national, and international levels. Interviews and discussions were translated and transcribed verbatim. Data were open coded in ATLAS.ti using a grounded theory approach and were thematically collated to a pre-specified framework. RESULTS: A total of 486 people participated in the study (n=378 community members, n=108 non-community members). Emergent themes defining CHC resilience included: the importance of communities, health system characteristics, learning from shocks, preventing and preparing for shocks, and considerations for sustainability and intersectoral engagement. Participants identified 193 potential indicators for measuring resilience, which fell into the domains of: (1) preparedness, (2) response and recovery, (3) communities, (4) health systems, and (5) intersectoral engagement. CONCLUSION: Despite varying definitions and understanding of the concept of resilience, community-centred responses to shocks were key in building resilience. Further insight is needed into how the definitions and indicators identified in this study compare to other shocks and contexts and can be used to further our understanding of health system resilience. Metrics and definitions could assist policy-makers, researchers, and practitioners in evaluating the readiness of systems to respond to shocks and to allow comparability across health systems. We must build health systems that can continue to function and ensure quality, equity, community-focused care, and engagement, regardless of the pressures put upon them and ensure they are linked to strong primary healthcare.
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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 | 0,023 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».