“My story is like a goat tied to a hook.” Views from a marginalised tribal group in Kerala (India) on the consequences of falling ill: a participatory poverty and health assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous populations tend to have the poorest health outcomes worldwide and they have limited opportunities to present their own perspectives of their situation and shape priorities in research and policy. This study aims to explain low healthcare utilisation rates and opportunities to cope with illness among a deprived indigenous group - based on their own experiences and views. METHODS: A participatory poverty and health assessment (PPHA) was conducted among the Paniyas, a previously enslaved tribal population of South India in a Gram Panchayat in Kerala, India in 2008. Purposive sampling was used to select five Paniya colonies, involving 66 households. RESULTS: There were four key findings. First, Paniyas' perception that the quality of the public healthcare system is poor leads them to seek suboptimal care or deters them from using services. Second, there are significant costs of care unrelated to service use or purchase of medicines, such as travel costs, which the Paniyas lack the ability to pay. Third, illness can lead to loss of productive opportunities among those who fall ill and those who provide informal care. Fourth, the Paniyas lack a 'range' of coping strategies as they are wage labourers without diverse sources of income. They rely on a single strategy: borrowing from outside their community, often from landowners and employers, to whom they become indebted with their labour. CONCLUSIONS: Improving the capacity of tribal populations to present their own perspectives is likely to lead to more effective tribal development policies and consequently better health.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».