Examining Inter-Sectoral Approaches to Address Maternal, Child, and Neonatal Under-Nutrition in Sindh A Policy Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, undernutrition persists as a public health concern, with significant implications on maternal, neonatal, and child health, including Pakistan. In response to the rising mortality rates in the province of Sindh, the Integrated Reproductive, Maternal, Newborn, Child & Adolescent Health and Nutrition (IRMNCAH&N) strategy was developed with a vision to improve maternal and child health by improving access to essential health services delivered through a resilient healthcare system, aligning with global health targets. This study evaluates the formulation, implementation, and effectiveness of the IRMNCAH&N strategy for neonates, children under 5 years, and pregnant and lactating women. Through the lens of the Health Policy Triangle (HPT), the analysis assesses the policy content, context, process, and stakeholders involved. Various multifaceted political, socio-economic, structural, cultural, and international interactions were identified in shaping policy formulation and implementation. The study calls for a multi-sectoral collaboration, emphasizing the need to understand and navigate power dynamics and prioritization of women’s empowerment in addressing the root causes of maternal, neonatal, and child malnutrition especially in the presence of funding gaps, structural inequities, and social and cultural barriers. Drawing insights from successful initiatives of other countries, this policy analysis offers recommendations and lessons for policymakers and other stakeholders to enhance the effectiveness of policy interventions in Sindh ultimately contributing to improved maternal, neonatal, and child nutrition outcomes.
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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 | 0,019 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».