Policy Research Working Paper 8924 An Assessment of Water, Sanitation and Hygiene Access in Bangladesh’s Community Health Clinics George Joseph Bushra Binte Alam Anne Shrestha Khairul Islam Santanu Lahiri Sophie Ayling Water Global Practice June 2019 Policy Research Working Paper 8924 Abstract Adequate water, sanitation and hygiene (WASH) in health clinics in Bangladesh, this paper presents an analysis of the care facilities plays a critical role in ensuring improved state of WASH in Bangladesh’s rural, public health facilities health care utilization and reducing disease burden due highlighting that the lack of functionality of WASH facili- to reinfection. WASH in health facilities is now gaining ties is a widespread problem across the country. The paper momentum with the new SDG targets that governments also identifies priority areas for action when considering have vowed to meet. This goal calls for a baseline examina- the prevalence of poverty and chronic undernutrition at tion of existing WASH conditions in health facilities. Using the upazilla level. data collected through a census of all community health This paper is a product of the Water Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at gjoseph@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team An Assessment of Water, Sanitation & Hygiene  Access in Bangladesh’s Community Health Clinics    George Joseph,  Bushra Binte Alam, Anne Shrestha , Khairul Islam, Santanu Lahiri, Sophie Ayling                                              JEL: I15; I18, Q01  Key Words: SDG, Health Clinics, Health Centers, WASH access, Water Supply, Sanitation, Bangladesh          Corresponding  author:  George  Joseph  (Water  Global  Practice,  The  World  Bank,  Washington  DC,  USA  20433,  gjoseph@worldbank.org);  Anne  Shrestha  (Water  Global  Practice,  The  World  Bank,  Washington  DC,  USA  20433, ashrestha7@worldbank.org); Bushra Binto Alam( Health Nutrition and Population Global Practice, The World Bank, Dhaka,  Bangladesh; balam@worldbank.org; Khairul Islam, Water  Aid  Bangladesh, Dhaka , Bangladesh,khairulislam@wateraid.org;  Santanu  Lahiri,  Water  Global  Practice,  The  World  Bank,  Dhaka,  Bangladesh,  slahiri@worldbank.org);  Sophie  Ayling  (sophie2@ayling.com, InterAmerican Development Bank, Washington DC, USA 20577  This paper is a product of an assignment conducted for the FAO and World Bank using data collected by Community Based  Health  Care  (CBHC)  with  support  from  World  Bank  and  WaterAid  Bangladesh.  This  was  made  possible  by  the  Swedish International  Development  Cooperation  Agency  and  benefited  from  funding  from  the  Government  of  Japan  through  the Japan Trust Fund for Scaling Up Nutrition. We would like to thank the valuable contributions of Prof. Dr. Md. Abul Hashem Khan, Dr. Ashish Kumar Saha, Er. Md. Ziaul Haque, Dr. Barendra Nath Mandal, Dr. Farzana Munmun, Ms. Soma Ghosh Moulik,  Mr. Arif Ahamed, Ms. Rokeya Ahmed, Mr. Abu Ahmed Mansoor Kabir, Mr. Mohammed Abu Hamid, Mr. SM Rezaul Islam, Mr. Mohammed  Abu  Hamid,  Mr.  Bakhtiar  Sohag,  Mr.  Sahil  Deo,  Ms.  Sanjana  Krishnan,  Mr.  Akramul  Haque  and  Mr.  Tareq  Mahamud.  The findings, interpretations, and conclusions expressed in this work do not necessarily reflect the views of FAO or The World  Bank, its Board of Executive Directors, or the governments they represent. FAO or The World Bank does not guarantee the accuracy of the data included in this paper.   Water, Sanitation & Hygiene (WASH) in Bangladesh’s Community Clinics Introduction  Adequate WASH in health care facilities (HCFs) is critical to uphold their very purpose: to provide effective  medical services. The lack of adequate WASH in HCFs not only compromises the effectiveness of service  delivery but also has the potential do more harm than good as transmission of infectious diseases in public  settings holds higher risks of causing large epidemics in comparison to household settings (Caincross et  al.,1996).  Moreover,  the  burden  of  infections  is  higher  among  patients  and  newborns  whose  immune  systems are already compromised. Endemic health‐care‐associated infections are a major problem in the  developing world, where HCFs are likely to have lower hygiene standards (Allegranzi et al.,2011). HCF‐ acquired neonatal infection rates are three to twenty times higher in resource‐limited countries than in  industrialized ones (Zaidi et al., 2005). Poor WASH in HCFs may discourage women from giving birth in  health  facilities  or  cause  delay  in  care‐seeking  Figure 1:  JMP service ladder for WASH in HCFs  (Velleman et al.,2014). This is important to note in the  context of Bangladesh where the percentage of births  accompanied by a skilled birth attendant is already low  (32%)  (Tatem  et  al.,  2014).  The  WHO  (2014)  reports  that  in  low  income  settings,  an  estimated  10‐15%  of  maternal  deaths  are  due  to  infections  that  can  be  linked  to  unhygienic  conditions.  On  the  other  hand,  improving WASH conditions could help establish trust  in HCFs and encourage mothers to seek prenatal care  and delivery services at facilities (Russo et al. 2012).  This  brief  report  seeks  to  understand  the  status  of  WASH in rural, lowest tier, public HCFs in Bangladesh  known as ‘community clinics’ (CCs). CCs form the first  line of care for most rural Bangladeshis. In other words,  they serve over 60 percent of Bangladesh’s 163 million  population.   So far, the focus had been skewed towards household  WASH improvements as the Millennium Development  Goals (MDGs) did not include targets for WASH in HCFs  and public spaces in general. However, the Sustainable  Development Goals (SDGs) have now specified targets  for  WASH  in  public  spaces,  including  HCFs,  using  the  guidelines  set  forth  by  the  Joint  Monitoring  Program  (JMP)  of  the  World  Health  Organization,  as  shown  in    Figure  1  (WHO,  UNICEF,  2018).    The  guidelines  also  include indicators for health care waste management and environmental cleaning at HCFs (not shown in  figure).  Governments  and  donors  are  now  encouraged  to  prioritize  the  goals  and  ensure  an  adequate  system to enforce and monitor the guidelines in HCFS.   Adequate WASH at HCFs is, however, also crucial for other development goals (SDGS) such as poverty  reduction  and  human  development.  Poor  WASH  has  implications  on  long‐term  poverty  reduction  and  overall human development. The poor, usually the bottom 40 (B40) of the income distribution, are the  ones  who  use  CCs  as  their  first  line  of  health  care.  They  also  carry  the  added  burden  of  disease  and  2    inadequate nutrition. Together, in the short term, this puts pressure on resources of the poor and in the  long term, has the potential to compromise capabilities that push them back into to the cycle of poverty.  Most often, this is manifested in chronic undernutrition. Chronic undernutrition is where a child’s ability  to grow to their full physical and cognitive potential is stunted, due to chronic deprivation of essential  nutrients through inadequate dietary intake and/or disease (UNICEF, 1990). There is growing evidence  that  inadequate  WASH  adds  to  the  disease  causal  pathway  of  stunting  through  increased  burden  of  diarrheal  diseases  and  environmental  enteric  dysfunction  (EED)  (Humphrey,  2009;  Ngure  et  al.,  2014;  Prüss–Ustün et al. 2014). Since about 35 percent of all children under five in Bangladesh are stunted, it is  important to prioritize WASH in community clinics when we consider the far‐reaching impacts it can have  on human development.  Another  factor  that  invites  a  closer  look  at  community  clinics  in  Bangladesh  is  its  decentralized  institutional framework for primary health care provision. Theoretically, a decentralized system can be  more  efficient  and  have  greater  accountability.  However,  in  countries  with  high  regional  disparities  in  income, decentralization often reduces the redistributive powers of the central government and limits  the  level  of  transfers  from  richer  to  poorer  jurisdictions,  worsening  equity  (Akin  et  al.,2005).  In  Bangladesh, this means that the Union Parishads (UPs) are responsible for allocating resources towards  CCs. The poorer the UPs, the less likely they are to have sufficient resources to allocate towards WASH in  CCs  in  the  face  of  competing  budget  demands.  Therefore,  without  an  intervention  that  enables  such  resource allocation towards WASH in HCFs, CCs in poorer UPs may not have the means to improve their  conditions.   Thus, while this analysis presents a snapshot of the status of WASH in CCs at the upazila (sub‐district) level  in Bangladesh, it also seeks to understand the extent of the problem in relation to the incidence of poverty  and stunting. Specifically, it identifies regions with elevated levels of poverty, high stunting and low WASH  in CCs, which are those where the UPs may not be able to improve outcomes on their own and prioritized  interventions are called for.  The remaining sections of this brief describe the data used for this analysis and method used to create a  WASH index, the status of WASH in upazilas and concludes with a discussion on the way forward.   Data Sources  This analysis uses three main sources of data to combine upazila level HCF WASH data, poverty data and  stunting data for children under five.  For the WASH indicators, data from a 2017 rapid assessment survey of WASH by the Community Based  Health Care (CBHC), Directorate General of Health Services (DGHS) and the Ministry of Health and Family  Welfare (MoH&FW) was used. The survey covers 63 zilas (districts) and 469 upazilas out of 492 upazilas.  As of June 2016,  DGHS registry1 showed that 13, 394 CCs were in operation. The rapid assessment was  designed for scale rather than depth. It only contains six questions on the type of water, sanitation and  hand‐washing facility and the state of their functionality that the CCs self‐reported online.2 The questions  on functionality highlights the value‐added of this survey as this information is not usually captured in  surveys. To verify the reliability of this data, CBHC used a validation survey (WaterAid Bangladesh, 2018)3  , the results of which we compare herein.                                                               1  http://facilityregistry.dghs.gov.bd/index.php  2  For details, see Annex‐Table 1  3  Two CCs from each upazila were randomly selected  3    The poverty figures at the upazila level are  derived  Table 1: WASH Tiers  from the predicted poverty estimates from Steele et  al. (2017).4 It uses overlapping data from i) traditional  Tier  Water  Sanitation  Handwashing  household  surveys  (DHS,  HIES,  2010  and  Census  No supply/ Not  No latrine/ Not  2011);  ii)  remote  sensing  data  such  as  night‐time  0  No facility  functional  functional  lights,  distance  to  roads,  distance  to  closest  urban  Functional  One functional  Facility with  1  settlements,  climate  variables;  and  iii)  call  detail  hand‐pump  latrine  water  records  at  varying  spatial  resolutions  to  estimate  Functional  Two functional  Facility1 with  2  poverty  rates  using  Bayesian  geostatistical  models  piped water  latrines  water and soap  (BGMs)  (See  Annex‐Figure  1  for  a  upazila  level  map  Three functional  3  ‐  ‐  with  poverty  estimates).  The  only  other  poverty  latrines  estimate available to us at the time of analysis were  Four functional  4  ‐  ‐  the national estimates from Census 2011, which we  latrines  deemed outdated to use alongside 2017 WASH data.    The upazilas level stunting estimates for children under five were taken from the  Small‐Area Estimation  of Child Undernutrition in Bangladesh report by Haslett et al. (2014), Bangladesh Bureau of Statistics (BBS)  and the World Food Programme (WFP). The estimates combine survey data from the Child and Mother  Nutrition Survey of Bangladesh 2012 (CMNS) and the Health and Morbidity Status Survey 2011 (HMSS)  which some additional data from the BBS Census 2011.  Table 2: HCFs at each WASH Tier, by category  Method  Water  Freq.  %  0  7,690  64.67  In  addition  to  descriptive  statistics,  the  primary  1  3,692  31.05  objective  of  this  analysis  is  to  have  a  upazila  level  2  509  4.28  spatial snapshot of the state of WASH in CCs. To this  Total  11,891  100        end,  we  first  create  tiers  for  each  category  of  WASH  using  the  available  survey  data.  The  questions  in  the  Sanitation  Freq.  Percent  survey  are  not  comprehensive  enough  to  create  the  0  3,539  30.03  complete  JMP  tiers.  However,  we  follow  the  JMP  1  6,402  54.33  guidelines  to  the  extent  possible  with  the  available  2  1,586  13.46  3  183  1.55  data. Specifically, each of the three category tiers are  4  74  0.63  coded as shown in Table 1.5 Table 2 shows the number  Total    11,891    100    and proportion of CCs that fall under each tier.   Handwashing  Freq.  Percent  Each  of  the  three  tiers  are  then  scaled  into  an  index  0  1,697  14.27  between 0 and 1. The WASH score for each HCF is the  1  4  0.03  aggregate  of  the  three  indices  combined.  And  the  2  10,190  85.7  WASH index is the mean of the HCF WASH scores at the  Total  11,891  100  upazila level, scaled between 0 and 1. The upazilas with  WASH index below 0.5 are categorized as ranking “low” in WASH, whereas those with a score above 0.5                                                               4  Mean probability of households being below $2.50/day using the Progress Out of Poverty Index (PPI) computed using  survey data.  5  The survey includes whether there was arsenic testing done at the HCF, however, no further information on water  treatment  or  quality  was  solicited.  The  survey  also  includes  a  question  on  when  the  pit  latrine  was  last  emptied.  However,  this information  is not  complete enough to make  a  proper assessment  of the state  of sanitary facilities  beyond functionality. Therefore, we leave those out in constructing our index. See Annex‐Table 1 for questionnaire.    4    are categorized as ranking “high” in WASH.  However, it is important to note that a perfect score of 1  indicates  relatively  better  WASH  but  not  necessarily  adequate  WASH  based  on  JMP  standards.  Therefore, it is most useful to read these results to compare across upazilas keeping in mind that bad  scores indicate very poor WASH in CCs but good scores do not necessarily reflect adequate WASH.  Similarly, the upazila level poverty probabilities and stunting estimates are also rescaled to range   between 0 and 1, and then categorized into “low” or “high” poverty/stunting based on the 0.5 score cut‐ off. Again, “low” and “high” should be read in relative terms only.  Using the WASH, poverty and stunting indices, we identify and map upazilas in Bangladesh that rank high  in poverty and in stunting in relation to their WASH status. The base maps for the upazilas are from the  Global Administrative Areas database.  The Status of WASH in Community Clinics: A Snapshot  The community clinics in Bangladesh still have a long way to go to achieve adequate WASH facilities  that are critical to providing safe, hygienic environments that help promote proper treatment and well‐ being of patients. Overall, the rapid assessment data shows that adequate handwashing facilities at CCs  are becoming near universal, whereas adequate water and sanitation are far from adequate.  A large majority of the community clinics had limited WASH facilities only. Table 3 shows the number of  CCs that met individual WASH category criteria. Less than 36 percent of the community clinics had basic  water supply, i.e. a functional improved water source. Around 30 percent did not have any functional  sanitation facility. Only 16 percent had two functional latrines on premises. According to the 2008 WHO  guidelines,  HCFs  must  have  at  least  4  functional,  Table 3:HCFs with limited/ basic WASH, by category  improved sanitation facilities on premises.  Less than 2  percent  of  the  community  clinics  met  this  WHO  WASH Category Freq.  %  criterion. Eighty‐five percent of the community clinics   Basic Water  4,201  35.33  have  adequate  handwashing  facility  with  soap  and  Limited Sanitation ≥ 1 latrines  8,352  70.24  water.  However,  it  is  unclear  to  what  extent  the  Limited Sanitation ≥ latrines  1,950  16.4  handwashing  facilities  were  affected  by  the  lack  of  Limited Sanitation ≥ 4 latrines  181  1.52  functional water supply.  Limited Handwashing     10,190  85.7    The  CBHC  survey  revealed  that  a  major  challenge  is  that many community clinics did not have any type of WASH facility within premises; 2,280 community  clinics (19 percent) did not have any functional water, sanitation or hand‐washing facility.6   Of the 11,891 CCs surveyed, 3,660 community clinics reached the ‘limited’ JMP standard detailed in  Figure 1. In other words, only about 31 percent of the community clinics had at least a functional improved  water source (handpump or piped), at least one functional latrine (type unknown), and a handwashing  station with water and soap. If we set a stricter standard of at least two functioning latrines (one for each  gender) as suggested as one of the criterion in the JMP ‘basic’ sanitation tier, the number of community  clinics with adequate overall WASH falls to 1,003. These preliminary numbers show that most rural and  peri‐urban residents in Bangladesh have less than reliable primary health services in CCs, which are often  the first line of care for patients.                                                               6  For further details, please refer to Annex‐Table 3 and Annex‐Table 4.    5    Most community clinics (87 percent) relied on hand‐pumps as their water source. However, only 14.5  percent  of  the  them  had  conducted  an  arsenic  test7.  Due  to  limited  data,  the  result  of  the  test  or  treatment measures taken to improve water quality before use is unknown.   While all the community clinics had technologically improved sources of water supply such as hand‐ pump, rain  water jar  or  piped water, 64.8 percent of them  were  not functional.  This statistic adds  a  challenging dimension to the ICDDR,B figure reported in WHO (2015)8, where 97% of HCFs are said to  have  water  coverage  without  considering  the  functionality  of  the  water  source.  It  is  unclear  how  the  community clinics meet their water needs when their primary source is non‐functional and whether the  secondary sources were improved sources. The validation survey showed that only 49.1 percent of the  water facilities were non‐functional. However, this could be attributed to the difference in time periods9  of assessment and/or sampling.   Reliability of water on premises is key for HCFs.  Time spent collecting water can take time away from  treating patients. Due to the high frequency of non‐functional water sources, the water index in Figure 2  shows a need for progress at scale in terms of water coverage in CCs in Bangladesh. Mymensingh and  Barisal divisions have the highest concentration of upazilas with the lowest water index scores, although  this is widespread in other divisions as well.   Non‐functionality  was  a  significant  challenge  for  Figure 2: Community Clinics with Basic Water Access,  sanitation facilities as well. While 99 percent of the CCs  by Upazila  had at least one latrine, over 28 percent of them did  not  have  any  functional  latrines.  Around  13  percent  had  two  functional  latrines  and  about  2  percent  had  three or more functional latrines. Figure 3 show the map  of the sanitation index by upazila. Again, Mymensingh  and  the  south  of  Dhaka  appear  to  have  the  highest  number of upazilas with poor sanitation at community  clinics. It is important to note that the validation survey  showed a lower prevalence of non‐functional sanitation  facilities at the CCs by about 10 percentage points. The  validation  survey  also  collected  data  on  whether  the  status  of  latrines  was  affected  due  to  flooding.  The  results showed no significant difference.  The  extent  of  unimproved  facilities  in  community  clinics is unknown, as there is no information about the  type of latrine provided in the survey. Moreover, it also  does  not  contain  any  information  on  whether  the  facilities are separated for staff and patients, segregated    by  gender,  or  if  they  are  accessible  to  people  with  limited mobility. This additional data will be crucial for                                                               7  In Bangladesh, naturally occurring Arsenic in ground water is a major problem in many regions of the country.   8 In addition, the report puts sanitation coverage at 0.53 and hygiene coverage 0.79. Again, these figures do no take  functionality into account.  9  The validation survey was conducted 1‐2 months after the CBHC rapid assessment.  6    Bangladesh to establish a baseline status of WASH in  Figure 3: Community Clinics with Limited Sanitation  Access, by Upazila  community  clinics  in  order  to  adequately  measure  their progress towards the SDGs.  The survey showed that over 85 percent of the CCs  have  some  type  of  handwashing  facility.  Fourteen  percent  of  the  CCs  did  not  have  any  facility  for  handwashing, which is critical to prevent the spread  of diseases. 74 percent of the community clinics had  bucket  and  soap  available  for  handwashing.  Six  percent  of  community  clinics  used  basin  with  soap,  and another six used tippy taps with soap. It is likely  that  handwashing  facilities  lack  water  in  the  community clinics where the water sources were not  functional. However, assuming that the facilities did  have both water (from secondary sources) and soap,  handwashing  was  adequate  in  most  of  the  upazila  community clinics by JMP’s ‘limited’ standard. Figure  4 shows that Mymensingh and south of Dhaka, again,  have the most upazilas that rank the lowest.  The validation survey showed a significant difference    Figure  4:  Community  Clinics  with  Handwashing  in  the  prevalence  of  handwashing  arrangement  Coverage, by Upazila  available in CCs. It reports that less that 66 percent had    any  type  of  handwashing  arrangement.  This  survey  collected this data by observation, and therefore is likely  to  be  more  valid.  Thus,  Figure  4  might  be  showing  a  more optimistic picture than reality. However, in order  to establish the adequacy by JMP standards, more data  on  the  type,  number  and  location  of  handwashing  facilities in necessary.   Figure  5  shows  an  aggregated  picture  of  the  status  of  WASH  in  community  clinics  at  the  upazila  level.  The  upazilas that had the worst WASH conditions ‐‐with an  index score below 0.4‐‐ appear in orange or red and are  labeled in the map (a list of these upazilas can also be  found  in  Annex‐Table  5).  Mymensingh,  Dhaka  and  Rajshahi  divisions  have  the  most  number  of  upazilas  with community clinics with low WASH. Rangpur, on the  other hand, ranks higher in terms of WASH score despite  ranking  high  in  poverty  rate.  Nonetheless,  keeping  in  mind  that  higher  scores  do  not  necessarily  mean  adequacy  in  absolute  terms,  more  information  is  needed  to  ensure  that  CCs  in  high  poverty  areas  have    adequate WASH for proper service delivery.   . 7    Figure 5: WASH Index by Upazila    Overlaying areas of high/low WASH in the CCs over areas of high/low poverty Figure 6a) and areas of  high/low stunting Figure 6b), we find that there isn’t much of a correlation between poverty and status  of  WASH  in  community  clinics.  Whereas,  we  find  some  correlation  between  the  areas  with  relatively  higher  WASH  and  areas  with  low  stunting.  Notably,  the  western  half  appears  to  have  higher  levels  of  WASH in community clinics, lower levels of stunting despite higher levels of poverty. This reveals that  stunting is an issue that transcends class lines in Bangladesh. It is an interesting area for further research  to understand the underlying causal relationships and to draw lessons for the eastern part which fares  worse in terms of these outcomes.  8    Figure 6a and 6.b show that Mymensingh appear in both maps as a region with high poverty and high  stunting with low levels of WASH in community clinics.  However, the problem is more widespread; there  are  upazilas  scattered  throughout  Bangladesh  with  high  poverty,  high  stunting  and  low  WASH  in  community  clinics.  Annex‐Figure  2  shows  the  upazilas  with  high  stunting  and  high  poverty  whereas,  Annex‐Figure 3 shows its subset where health center WASH also ranks low. The list of upazilas in the latter  figure is also available in Annex‐Table 6. These are the upazilas with the highest need but are most likely  faced with the highest budget constraints to improving WASH facilities in health care and public domains  in general    Figure 6.a & 6.b: State of WASH in Community clinics and Poverty, by Upazila (Source: DGHS, WB, 2017; Steel et al.  2017)      Discussion  Preliminary results from the rapid assessment data indicate that the state of WASH in community clinics  in Bangladesh is a matter of high concern. While there is a long road ahead in achieving adequate levels  of WASH in community clinics, the recent WASH guidelines in the works for WASH in community clinics  by led by MoH&FW and WHO –and the community clinic WASH improvement programs being led by non‐ profits  such  as  WaterAid‐‐  show  that  Bangladesh  is  already  on  the  path  to  addressing  the  challenges  highlighted by this CBHC survey.  9    One  of  the  main  findings  is  that  the  prevalence  of  non‐functional  water  and  sanitation  facilities  is  a  significant issue. More information is necessary to establish what the secondary sources are, and if they  are adequate for effective health service delivery. There is also a need for more comprehensive data to  be collected not just on where arsenic testing has been carried out, but what the results were and whether  proper treatment was administered to mitigate the issue before usage.  In relation to our health indicator for human development, the degree of overlap between upazilas with  high  levels  of  stunting  and  low  levels  of  WASH  is  remarkably  high  and  calls  for  a  closer  look  at  the  determinants of stunting in those regions.  Despite low income levels, the west of Bangladesh had relatively higher levels of WASH in its community  clinics. As noted in the above sections, there are two main caveats to keep in mind. One, that the index is  a relative measure and a perfect score of 1 is by no means indicative of adequate WASH. Two, it is worth  entertaining the possibility that there could have been measurement errors in the collection of data for  the rapid assessment. If that is the case, we can expect to see over‐ or under‐estimated rates of WASH at  community clinics.  While the lowest income areas are not necessarily the ones where WASH is the poorest, it is worth noting  that the Union Parishad’s limited revenues, particularly own resource mobilization, will most probably be  a constraint to achieving adequate level of WASH by the SDG standards. Therefore, the local governments  who are accountable for the improvement of community clinics need support at the national level through  dedicated budget accounts. This pattern where WASH levels are higher in poorer regions could also reflect  that more Bangladeshis in poorer regions use community clinics whereas those who live in richer regions  bypass community clinics and may prefer to use private health services or hospitals even for the first line  of care, causing greater neglect of community clinics in richer regions. If this happens to be the case, then  the poorest of the poor in relatively higher income regions are likely to be left out to a greater degree  than the poorest of the poor in relatively low‐income regions.  However, this assessment only gives us a partial picture. To understand the depth of the problem, a more  extensive  analysis  would  be  necessary.  The  simplicity  of  the  rapid  assessment  survey  affords  representativeness  at  the  cost  of  depth  of  information.  Therefore,  while  this  analysis  provides  a  preliminary account of the state of WASH in community clinics, it does not sufficiently establish a baseline  against which progress towards SDGs can be measured. The DGHS an MoHFW will benefit from adopting  the  core  survey  components  designed  to  assess  SDG  indicators  detailed  in  the  WHO/UNICEF  (2018)  guidelines, which can then be adjusted to fit the Bangladeshi context.          10      References  Akin, J., Hutchinson, P. and Strumpf, K. (2005). Decentralisation and government provision of public goods:  The public health sector in Uganda. Journal of Development Studies, 41(8), pp.1417‐1443.  Allegranzi, B., Nejad, S. B., Combescure, C., Graafmans, W., Attar, H., Donaldson, L., & Pittet, D. (2011).  Burden of endemic health‐care‐associated infection in developing countries: systematic review and  meta‐analysis. The Lancet, 377(9761), 228‐241.  Cairncross, S., Blumenthal, U., Kolsky, P., Moraes, L., & Tayeh, A. (1996). The public and domestic domains  in the transmission of disease. Tropical Medicine & International Health, 1(1), 27‐34.  Haslett,  S.  J.  G.,  &  Isidro,  M.  (2014).  Small‐Area  Estimation  of  Child  Undernutrition  in  Bangladesh. Bangladesh:  Bureau  of  Statistics,  United  Nations  World  Food  Programme  and  International Fund for Agricultural Development.  Humphrey, J. H. (2009.) “Child Undernutrition, Tropical Enteropathy, Toilets, and Handwashing.” Lancet  374 (9694): 1032–5.  Ngure,  F.  M.,  B.  M.  Reid,  J.  H.  Humphrey,  M.  N.  Mbuya,  G.  Pelto,  and  R.  J.  Stoltzfus  (2014).  “Water,  Sanitation, and Hygiene (WASH), Environmental Enteropathy, Nutrition, and Early Child Development:  Making the Links.” Annals of the New York Academy of Sciences 1308: 118–28.  Prüss‐Ustün, A., J. Bartram, T. Clasen, J. M. Colford, O. Cumming, V. Curtis, et al. (2014). “Burden of Disease  from Inadequate Water, Sanitation and Hygiene in Low‐ and Middle‐Income Settings: A Retrospective  Analysis of Data from 145 Countries.” Trop Med Int Health 19 (8): 894–905.  Russo ET, Sheth A, Menom M, Wannemuehler K, Weinger M, Kudzala AC et al. (2012). Water treatment  and handwashing behaviors among non‐pregnant friends and relatives of participants in an antenatal  hygiene promotion program in Malawi. American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 86:860‐ 865. WHO (2014) “WASH in Health Care Facilities” Presentation at Water and Health Conference, UNC  http://whconference.unc.edu/files/2014/11/johnston‐02.pdf  Steele, J. E., Sundsøy, P. R., Pezzulo, C., Alegana, V. A., Bird, T. J., Blumenstock, J., ... & Hadiuzzaman, K. N.  (2017).  Mapping  poverty  using  mobile  phone  and  satellite  data. Journal  of  The  Royal  Society  Interface, 14(127), 20160690.  WHO (2008). Essential environmental health standards in health care. Geneva: World Health Organization,  Geneva.  (http://  www.who.int/water_sanitation_health/hygiene/settings/ehs_hc/en/,  accessed  August, 20 2018).    WHO,  UNICEF  (2015)  Water,  sanitation  and  hygiene  in  health  care  facilities:  status  in  low  and  middle‐ income countries and way forward. Geneva: World Health Organization, Geneva    WHO, UNICEF (2018). Core Questions and Indicators for monitoring WASH in health care facilities in the  Sustainable Development Goals. Geneva: World Health Organization, Geneva    Ministry  of  Health  and  Family  Welfare,  CBHC,  DGHS,  WHO,  World  Bank,  UNICEF,  WaterAid  Bangladesh  (2018). Community Clinic WASH Guidelines, Draft, September 2018.      11      Tatem, A. J., Campbell, J., Guerra‐Arias, M., De Bernis, L., Moran, A., & Matthews, Z. (2014). Mapping for  maternal and newborn health: the distributions of women of childbearing age, pregnancies and births.  International journal of health geographics, 13(1), 2.    UNICEF (United Nations Children’s Fund). 1990. Strategy for Improved Nutrition of Children and Women in  Developing Countries. New York: UNICEF.    Velleman Y, Mason E, Graham W, Benova L, Chopra M, Campbell OMR et al. (2014). From joint thinking to  joint action: A call to action on improving water, sanitation, and hygiene for maternal and newborn  Health. PLoS Medicine; 11(12): e1001771.  WaterAid  Bangladesh  (2018).  Nationwide  Assessment  of  Community  Clinics  on  WASH  Services.  Dhaka,  Bangladesh.  Zaidi, A. K., Huskins, W. C., Thaver, D., Bhutta, Z. A., Abbas, Z., & Goldmann, D. A. (2005). Hospital‐acquired  neonatal infections in developing countries. The Lancet, 365(9465), 1175‐1188.  12      ANNEX    Annex‐Table 1: Rapid Assessment Questionnaire  Water Sanitation Hygiene What type of drinking water How many latrines do you have within community Is there any hand washing supply do you have in your clinic building and how many latrines outside arrangement in your community community clinic? building, but within community clinic premises? clinic? ▪Type of supply (eg. Handpump, ▪Number of toilets within and outside building ▪Hand washing facility- yes/no piped) ▪Functional or notfunctional ▪Number of functional and non-functional toilets ▪Type of hand washing within and outside building arrangement (bucket, tap etc.) Has anyone conducted arsenic When was the pit emptied last? ▪Use of soap (yes/no) test for hand pump? ▪Emptied/Not emptied ▪Yes/no ▪ If emptied, year     Annex‐Table 2: WHO standards on WASH in Community clinics (Source: WHO, 2008)      13      Annex‐Figure 1: Predicted Poverty Prevalence    Annex‐Table 3: Crosstabulation of Community clinics with limited water, sanitation (at least one latrine) and hand‐washing  facilities  Handwashing    Limited  None  Sanitation    (<=1)  None  Limited  None  Limited  None  897  581  2,280  3,932  Water  Limited  44  179  318  3,660    Annex‐Table 4: Crosstabulation of CCs with limited water, sanitation (at least two latrines) and hand‐washing facilities  Handwashing    Limited  None  Sanitation    (<=2)  None  Limited  None  Limited  None  1,361  117  5,420  792  Water  Limited  185  38  2,975  1,003    14      Annex‐Table 5: Upazilas with WASH Index Less than 0.4  Division  District  Upazila  Wash Index  Poverty Rate  Stunting Rate  Barisal  Barisal  Mehendiganj  0.34  73.81  0.40  Barisal  Patuakhali  Dashmina  0.37  75.70  0.42  Barisal  Patuakhali  Dumki  0.38  70.11  0.38  Barisal  Pirojpur  Nazirpur  0.15  77.28  0.37  Barisal  Pirojpur  Pirojpur Sadar  0.26  75.11  0.37  Chittagong  Bandarban  Rowangchhari  0.38  79.65  0.46  Chittagong  Brahmanbaria  Nasirnagar  0.36  80.74  0.45  Chittagong  Brahmanbaria  Bijoynagar  0.40  80.06  0.43  Chittagong  Comilla  Homna  0.06  74.77  0.44  Chittagong  Comilla  Titas  0.23  72.74  0.41  Chittagong  Comilla  Comilla Adarsha Sadar  0.26  70.96  0.39  Chittagong  Comilla  Nangalkot  0.29  71.60  0.41  Chittagong  Cox's Bazar  Kutubdia  0.33  76.05  0.46  Chittagong  Cox's Bazar  Chakoria  0.37  73.40  0.43  Chittagong  Khagrachhari  Panchhari  0.30  78.08  0.46  Chittagong  Noakhali  Subarnachar  0.10  72.97  0.47  Chittagong  Noakhali  Senbagh  0.15  70.44  0.42  Dhaka  Faridpur  Alfadanga  0.21  77.07  0.38  Dhaka  Faridpur  Bhanga  0.28  75.78  0.40  Dhaka  Faridpur  Madhukhali  0.35  77.31  0.39  Dhaka  Faridpur  Nagarkanda  0.39  76.71  0.39  Dhaka  Gopalganj  Tungipara  0.18  77.21  0.36  Dhaka  Gopalganj  Muksudpur  0.20  76.70  0.38  Dhaka  Kishoregonj  Karimganj  0.12  77.81  0.43  Dhaka  Madaripur  Kalkini  0.02  74.33  0.39  Dhaka  Madaripur  Madaripur Sadar  0.34  73.99  0.42  Dhaka  Manikganj  Ghior  0.06  77.57  0.40  Dhaka  Mymensingh  Ishwarganj  0.00  77.22  0.44  Dhaka  Mymensingh  Gauripur  0.07  76.53  0.43  Dhaka  Mymensingh  Phulpur  0.33  77.11  0.45  Dhaka  Mymensingh  Nandail  0.39  77.05  0.45  Dhaka  Narayanganj  Sonargaon  0.26  72.38  0.43  Dhaka  Netrakona  Atpara  0.04  77.04  0.44  Dhaka  Netrakona  Kendua  0.29  78.87  0.43  Dhaka  Netrakona  Kalmakanda  0.31  78.49  0.45  Dhaka  Netrakona  Madan  0.38  78.13  0.45  Dhaka  Shariatpur  Shariatpur Sadar  0.13  74.82  0.40  Dhaka  Sherpur  Nalitabari  0.32  78.26  0.41  Dhaka  Sherpur  Nakla  0.36  78.55  0.41  Dhaka  Sherpur  Jhenaigati  0.40  78.35  0.42  Dhaka  Tangail  Ghatail  0.23  76.73  0.40  Dhaka  Tangail  Gopalpur  0.37  78.26  0.41  Khulna  Jessore  Bagherpara   0.36  77.88  0.40  Khulna  Khulna  Dighalia   0.27  76.44  0.42  Khulna  Magura  Shalikha   0.21  78.82  0.37  Khulna  Magura  Mohammadpur   0.38  76.37  0.39  Khulna  Meherpur  Gangni   0.26  83.06  0.41  Rajshahi  Bogra  Dhupchanchia  0.29  81.83  0.37  Rajshahi  Bogra  Dhunat  0.31  80.38  0.42  Rajshahi  Naogaon  Raninagar  0.19  84.06  0.39  Rajshahi  Naogaon  Porsha  0.32  87.43  0.44  Rajshahi  Natore  Baraigram  0.32  80.78  0.38  Rajshahi  Natore  Bagatipara  0.38  81.07  0.37  15      Rajshahi  Pabna  Sujanagar  0.32  80.89  0.42  Rajshahi  Pabna  Atgharia  0.38  79.45  0.40  Rajshahi  Sirajganj  Belkuchi  0.33  79.22  0.50  Rajshahi  Sirajganj  Ullah Para  0.36  80.24  0.43  Rajshahi  Sirajganj  Kamarkhanda  0.37  78.11  0.44  Rajshahi  Sirajganj  Chauhali  0.40  80.31  0.46  Rangpur  Kurigram  Chilmari  0.07  80.23  0.44  Sylhet  Sunamganj  Dharampasha  0.27  76.63  0.47  Sylhet  Sylhet  Bishwanath  0.40  72.01  0.43    Annex‐Figure 2: Levels of Stunting and Poverty      16      Annex‐Figure 3: Upazilas with Low WASH in CCs, High Poverty and High Stunting        17      Annex‐Table 6: Hotspots  Division  District  Upazila  Wash Index  Poverty Rate  Stunting Rate  Chittagong  Bandarban  Rowangchhari  0.38  79.65  0.46  Chittagong  Brahmanbaria  Nasirnagar  0.36  80.74  0.45  Chittagong  Brahmanbaria  Bijoynagar  0.40  80.06  0.43  Chittagong  Brahmanbaria  Ashuganj  0.41  77.68  0.43  Chittagong  Brahmanbaria  Sarail  0.50  80.72  0.43  Chittagong  Khagrachhari  Panchhari  0.30  78.08  0.46  Chittagong  Noakhali  Hatiya  0.41  89.54  0.47  Chittagong  Rangamati  Rajasthali   0.46  77.45  0.44  Chittagong  Rangamati  Baghaichhari  0.50  80.02  0.44  Dhaka  Jamalpur  Dewanganj  0.47  80.86  0.47  Dhaka  Kishoregonj  Karimganj  0.12  77.81  0.43  Dhaka  Kishoregonj  Itna  0.41  77.46  0.45  Dhaka  Kishoregonj  Bajitpur  0.45  77.95  0.45  Dhaka  Kishoregonj  Austagram  0.46  78.93  0.45  Dhaka  Mymensingh  Ishwarganj  0.00  77.22  0.44  Dhaka  Mymensingh  Phulpur  0.33  77.11  0.45  Dhaka  Mymensingh  Nandail  0.39  77.05  0.45  Dhaka  Mymensingh  Trishal  0.41  77.76  0.44  Dhaka  Mymensingh  Dhobaura  0.45  78.23  0.46  Dhaka  Mymensingh  Haluaghat  0.49  78.40  0.44  Dhaka  Mymensingh  Muktagachha  0.50  78.31  0.45  Dhaka  Narsingdi  Narsingdi Sadar  0.49  78.01  0.44  Dhaka  Netrakona  Atpara  0.04  77.04  0.44  Dhaka  Netrakona  Kendua  0.29  78.87  0.43  Dhaka  Netrakona  Kalmakanda  0.31  78.49  0.45  Dhaka  Netrakona  Madan  0.38  78.13  0.45  Dhaka  Tangail  Dhanbari  0.40  79.18  0.44  Rajshahi  Naogaon  Porsha  0.32  87.43  0.44  Rajshahi  Naogaon  Sapahar  0.47  86.71  0.43  Rajshahi  Sirajganj  Belkuchi  0.33  79.22  0.50  Rajshahi  Sirajganj  Ullah Para  0.36  80.24  0.43  Rajshahi  Sirajganj  Kamarkhanda  0.37  78.11  0.44  Rajshahi  Sirajganj  Chauhali  0.40  80.31  0.46  Rajshahi  Sirajganj  Royganj  0.47  80.54  0.44  Rangpur  Kurigram  Chilmari  0.07  80.23  0.44  Rangpur  Kurigram  Nageshwari  0.47  79.08  0.43  Rangpur  Lalmonirhat  Lalmonirhat Sadar  0.42  79.63  0.43  Rangpur  Nilphamari  Jaldhaka  0.49  84.32  0.44  Rangpur  Rangpur  Gangachara  0.44  82.48  0.43  Rangpur  Rangpur  Mithapukur  0.49  82.19  0.43  Sylhet  Habiganj  Baniachong  0.44  77.88  0.44  Sylhet  Habiganj  Chunarughat  0.46  77.60  0.43  Sylhet  Habiganj  Lakhai  0.50  79.49  0.47      18