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Enregistrement W2276189539 · doi:10.2196/resprot.5381

Health Systems Readiness to Manage the Hypertension Epidemic in Primary Health Care Facilities in the Western Cape, South Africa: A Study Protocol

2016· article· en· W2276189539 sur OpenAlexafffundvenue
Rodrigue Innocent Deuboué Tchialeu, Sanni Yaya, Ronald Labonté

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésCapePrimary health careProtocol (science)Primary careMedicineHealth careEnvironmental healthGeographyFamily medicineEconomic growthPopulationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Developing countries are undergoing a process of epidemiological transition from infectious to noncommunicable diseases, described by the United Nations Secretary General Ban Ki-Moon as ''a public health emergency in slow motion." One of the most prevalent in sub-Saharan Africa is hypertension, which is a complex chronic condition often referred to as a "silent killer" and key contributor to the development of cardiovascular and cerebrovascular diseases. Hypertensive patients in this setting are estimated to increase from 74.7 million in 2008 to 125.5 million in 2025, a 68% increase. However, there is an important gap between emerging high-level policies and recommendations, and the near-absence of practical guidance and experience delivering long-term medical care for noncommunicable diseases within resource-limited health systems. OBJECTIVE: To address this gap, our study will consist of field investigations to determine the minimum health systems requirements to ensure successful delivery of antihypertensive medications when scaling-up interventions to control the hypertension epidemic. METHODS: A cross-sectional analytic study will be conducted in the Western Cape using a mixed-method approach with two semistructured interview guides. The first will be for health professionals involved in the care of hypertensive patients within at least 6 community health centers (3 urban and 3 rural) to understand the challenges associated with their care. The second will be to map and assess the current supply chain management system of antihypertensive medications by interviewing key informants at different levels of the processes. Finally, modeling and simulation tools will be used to understand how to estimate minimum numbers of health workers required at each supply chain interval to ensure successful delivery of medications when scaling-up interventions. RESULTS: Funding for the study was secured through a Doctoral Research Award in October 2014 from the International Development Research Centre (IDRC). The study is currently in the data analysis phase and results are expected during the first half of 2016. CONCLUSIONS: This investigation will highlight the detailed processes in place for the care of hypertensive patients in primary health care facilities, and thus also identify the challenges. It will also describe the drug supply chain management systems in place and identify their strengths and weaknesses. The findings, along with the estimates from modeling and simulation, will inform the health system minimum requirements to scale-up interventions to manage and control the hypertension epidemic in the Western Cape province of South Africa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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.

Tête enseignante Opus0,268
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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