From fever to anti-malarial: the treatment-seeking process in rural Senegal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently less than 15% of children under five with fever receive recommended artemisinin-combination therapy (ACT), far short of the Roll Back Malaria target of 80%. To understand why coverage remains low, it is necessary to examine the treatment pathway from a child getting fever to receiving appropriate treatment and to identify critical blockages. This paper presents the application of such a diagnostic approach to the coverage of prompt and effective treatment of children with fever in rural Senegal. METHODS: A two-stage cluster sample household survey was conducted in August 2008 in Tambacounda, Senegal, to investigate treatment behaviour for children under five with fever in the previous two weeks. The treatment pathway was divided in to five key steps; the proportion of all febrile children reaching each step was calculated. Results were stratified by sector of provider (public, community, and retail). Logistic regression was used to determine predictors of treatment seeking. RESULTS: Overall 61.6% (188) of caretakers sought any advice or treatment and 40.3% (123) sought any treatment promptly within 48 hours. Over 70% of children taken to any provider with fever did not receive an anti-malarial. The proportion of febrile children receiving ACT within 48 hours was 6.2% (19) from any source; inclusion of correct dose and duration reduced this to 1.3%. The proportion of febrile children receiving ACT within 48 hours (not including dose & duration) was 3.0% (9) from a public provider, 3.0% (9) from a community source and 0.3% (1) from the retail sector. Inclusion of confirmed diagnosis within the public sector treatment pathway as per national policy increases the proportion of children receiving appropriate treatment with ACT in this sector from 9.4% (9/96) to an estimated 20.0% (9/45). CONCLUSIONS: Process analysis of the treatment pathway for febrile children must be stratified by sector of treatment-seeking. In Tambacounda, Senegal, interventions are needed to increase prompt care-seeking for fever, improve uptake of rapid diagnostic tests at the public and community levels and increase correct treatment of parasite-positive patients with ACT. Limited impact will be achieved if interventions to improve prompt and effective treatment target only one step in the treatment pathway in any sector.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».