Towards safe injection practices for prevention of hepatitis C transmission in South Asia: Challenges and progress
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To summarize the available information about injection use and its determinants in the South Asian region. METHODS: We searched published and unpublished literature on injection safety in South Asia published during 1995-2016 using the keywords "injection" "unsafe injection" and "immunization injection" and combined these with each of the countries and/or their respective states or provinces in South Asia. We used a standardized questionnaire to abstract the following data from the articles: the annual number of injections per capita, the proportion of injections administered with a reused syringe or needle, the distribution of injections with respect to prescribers and providers and determinants of injection use. RESULTS: Although information is very limited for certain countries (i.e., Bhutan, Maldives and Sri Lanka), healthcare injection use is very common across South Asia, with cross-country rates ranging from 2.4 to 13.6 injections/person/year. Furthermore, recent studies show that 5% to 50% of these injections are provided with reused syringes, thus creating potential to transmission of blood-borne pathogens. Qualified and unqualified practitioners, especially in the private sector, are the major drivers behind injection use, but patients also prefer injections, especially among the rural, poor or uneducated in certain countries. According to available data, Pakistan and India have recently taken steps towards achieving safe injection. Potential interventions include the introduction of reuse prevention devices, and patient-, community- and patient/community and provider-centered interventions to change population and practitioner behavior. CONCLUSION: Injection use is common in South Asian countries. Multilevel interventions aiming at patients, providers and the healthcare system are needed to reduce injection use and reuse.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».