Armed conflict and treatment interruptions: A systematic review and meta-analysis in Amhara, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Armed conflicts significantly disrupt healthcare systems, leading to infrastructure destruction, shortages of medical supplies, and reduced access to essential health services. The Amhara region has experienced prolonged conflict, raising concerns about its impact on healthcare delivery. Understanding the extent of these disruptions is crucial for informing policy responses and humanitarian interventions. OBJECTIVES: This systematic review and meta-analysis aimed to assess the impact of armed conflict on healthcare delivery in the Amhara region. STUDY DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: Conducted between June 1 and July 10, 2024, this meta-analysis followed PRISMA guidelines. A comprehensive search was performed across PubMed/MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Google Scholar, ScienceDirect, and the Cochrane Library. Eligible studies included English-language observational studies and grey literature addressing healthcare disruptions, infrastructure damage, and health crises. Data were analyzed using STATA Version 14, and study quality was assessed using a modified Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Twelve studies, encompassing 12,037,279 participants, were included. The pooled prevalence of health impacts was 76.71 % (95 % CI: 76.63-76.78). The conflict rendered 60 % of healthcare facilities nonfunctional, disrupted medical supplies for 70 % of the population, and reduced service availability by 80 %. Chronic disease management, mental health services, maternal care, and immunization programs experienced significant declines. Subgroup analyses indicated a higher prevalence of health impacts in studies published after 2022 (70.72 %) compared to those published before 2022 (28.35 %). CONCLUSION: Armed conflict in the Amhara region has severely disrupted healthcare services, leading to facility closures, medical supply shortages, and significant declines in essential health services. Urgent interventions are required to restore healthcare infrastructure and services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».