Improving an Integrative Framework of Health System Resilience and Climate Change: Lessons from Bangladesh and Haiti
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of health system resilience has progressed significantly, yet there remains a wide diversity in the conceptual frameworks used. The ClimHB conceptual framework, developed in 2019, integrates two influential models: the Levesque model of healthcare access and DFID's resilience framework. Designed to study health system resilience in response to climate-induced events, the ClimHB framework uniquely positions the population as an active participant on the demand side, complementing the supply side of health services and providers. Characterised by three core dimensions – exposure, sensitivity, and adaptive capacity – this dual focus on demand and supply, and their interactions emphasises the dynamic interplay between both sides in shaping health system resilience. A workshop utilising framework analysis, and the World Café method refined the ClimHB framework by integrating empirical evidence from Haiti and Bangladesh, alongside insights from a literature review. The revised framework presents a dynamic understanding of interrelated resilience, aimed at informing decision-making across all levels of healthcare. It emphasises the importance of contextual factors, strengthens outcome linkages, and incorporates socio-economic and ecological considerations. Governance, professional awareness, and supply-side feedback loops were also emphasised. Site studies demonstrated the framework’s adaptability and ability to foster synergy between theory and implementation. However, challenges persist in operationalising the framework, particularly for policymakers, emphasising the need for validation, standardised measures, and a deeper understanding of resilience interplays. Future research should explore the framework’s implications for structural management, training, and resource allocation, addressing critical gaps in resilience research.
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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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».