Countdown to 2030 fonctionne au Bangladesh grâce à notre partenariat avec le Mécanisme de financement mondial, icddr,b et l'Université Johns Hopkins.
Contexte
Le Bangladesh a connu l'une des baisses les plus rapides de la mortalité maternelle et néonatale au cours de la période 2000-2020, avec une diminution de 60 % du taux de mortalité maternelle entre 2000 et 2017 et de 55 % du taux de mortalité néonatale entre 2000 et 2019. Ces résultats s'expliquent en partie par une réduction substantielle de la pauvreté, mais même en tenant compte de ce facteur, le Bangladesh a obtenu de meilleurs résultats que des pays similaires. La stratégie de santé du Bangladesh pour 2016-2021 est le plan d'investissement stratégique pour la santé, la nutrition et la population (HNPSIP), qui a guidé le partenariat du Bangladesh avec le mécanisme de financement mondial (GFF).
Recherche prévue pour 2023-2025
Le projet Countdown travaillera avec des analystes du système d’information sur la gestion de la santé du Bangladesh afin de renforcer les capacités en matière de techniques analytiques avancées, telles que l’analyse bayésienne et spatiale, l’imputation des données manquantes et l’apprentissage automatique. Ces techniques seront appliquées aux bases de données existantes du gouvernement et aux données d’enquêtes de grande envergure, afin d’obtenir une nouvelle compréhension des questions clés telles que l’équité, la couverture et la qualité des soins.
Réalisations pour 2020-2022
En 2020-2022, Countdown a mené une étude au Bangladesh et dans six autres pays pour comprendre les moteurs de la baisse importante de la mortalité maternelle et néonatale au cours des dernières décennies, dans le cadre des études Global Health Exemplars de Gates Ventures. Les résultats de la recherche sont disponibles en ligne et seront publiés dans BMJ Global Health en 2023. L’étude exemplaire Countdown au Bangladesh est le fruit d’un partenariat entre l’ICDRB et l’École de santé publique Johns Hopkins Bloomberg. Toutes les études exemplaires ont été conçues selon des méthodes mixtes similaires.