Impact of the COVID-19 pandemic on the functioning of front-line health services in the Kati health district in Mali, West Africa: A qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Front-line health services (FHSs) are the gateway to health systems. FHSs in Africa have been hit hard by the COVID-19 pandemic. In Mali, FHSs are provided by community health centres ( Centres de Santé Communautaires (CSComs)). The objective of this study, which, to our knowledge, is the first of its kind in Mali, was to assess the impact of the COVID-19 pandemic on the functioning of CSComs within a health district. This qualitative case study was carried out in four CSComs in the Kati Health District in Mali. A three-dimensional analytical framework was designed and used. Data was collected from 24 key informants through semi-structured interviews. Thematic content analysis was performed, and Nvivo software was used. Data analysis showed that the COVID-19 pandemic impacted all dimensions of our analytical framework. Within the CSComs, the following were particularly impacted: 1) the management of activities with adaptations in the management of human and financial resources, infrastructure and equipment, the supply of inputs and medicines and the national health information system/surveillance; 2) the provision of curative, preventive and promotional health services; and 3) the interactions among stakeholders with little coordination of their actions. This study offers insights into how to improve FHSs' resilience to crises. The results indicated dysfunction in routine health services, a decline in patients' use of them, and inadequate coordination among stakeholders. Despite their low level of preparedness, the CSComs were able to ensure continuity of care.
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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 | 0,026 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle