Quality of Sexually Transmitted Disease Treatments in the Formal and Informal Sectors of Bangui, Central African Republic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions for upgrading sexually transmitted disease (STD) management in sub-Saharan Africa have focused on the public sector, and to a much lower extent on private medical practitioners and pharmacies. However, in most African cities there is a large informal sector that provides care to many patients with STD symptoms. GOAL: To compare the quality of treatments offered to patients with major STD syndromes in the public sector, pharmacies, and the informal sector of the same city. STUDY DESIGN: Healthcare providers in health centers, pharmacies, private laboratories, and market drug peddlers in Bangui, Central African Republic, were asked to complete a short form for every patient consulting them with genital complaints. The treatments they ordered were evaluated for their potential efficacy against the major etiologic agents of the syndrome for which the patient consulted. RESULTS: The majority of male patients with STDs preferred to seek care in pharmacies and in the informal sector. The STD treatments offered to patients with urethral discharge or genital ulcers in pharmacies and in the informal sector tended to focus on a single etiologic agent. The quality of STD treatments offered by drug peddlers and private laboratories was poor, apart from adequate coverage of syphilis in patients with genital ulcers and of candidiasis in women with vaginal discharge. For instance, 41% and 34% of patients with urethral discharge managed by drug peddlers and private laboratories did not receive a drug active against either Neisseria gonorrhoeae or Chlamydia trachomatis, whereas this proportion was 22% in pharmacies and 14% in health centers. For patients with genital ulcers, the proportion offered a drug active against Haemophilus ducreyi was 2% if seen by drug peddlers, 0% in laboratories, 10% in pharmacies, and 25% in health centers. For each syndrome and each category of provider, between one fourth and two thirds of patients had already received another ineffective treatment elsewhere. CONCLUSION: National STD and HIV control programs will have to improve STD management in pharmacies and in the informal sector if they are to have any impact on the dynamics of HIV infection in urban centers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».