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
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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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».