Migrant and Refugee Patient Perspectives on Travel and Tuberculosis along the Thailand-Myanmar Border: A Qualitative Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Thailand-Myanmar border separates two very different health systems. The healthcare system in eastern Myanmar remains underdeveloped as a result of decades of instability. Comparatively, Tak province, Thailand has more healthcare resources. In this Thai border province government hospitals and non-governmental organizations provide tuberculosis (TB) treatment to migrants and refugees. OBJECTIVES: Our overall study aimed to explore accessibility of TB treatment, TB surveillance and health system responsiveness specific to migrant and refugee populations in Tak province. In this paper, we focus on the perspectives of migrant and refugee TB patients with respect to travel and treatment in Tak province. METHODS: In 2014 we conducted focus group discussions with 61 TB, Tuberculosis and Human Immunodeficiency Virus co-infection, and multidrug-resistant TB patients in Tak province. We analyzed the data for content and themes and documented individual travel trajectories. RESULTS AND DISCUSSION: Migrants are travelling with active TB within the country and between Thailand and Myanmar. Migrants primarily travelled to obtain treatment but two participants reported travelling home to seek family care in Myanmar before returning to Thailand for treatment. Travel, while expensive and arduous, is an adaptive strategy that migrants use to access healthcare. CONCLUSIONS: Migrant's need for travel points to larger difficulties associated with healthcare access in the border region. Long distance travel with an infectious disease can be seen as an indicator that local healthcare is not available or affordable. These findings suggest that public health officials from both sides of the border should discuss the factors that contribute to travel with active TB and explore potential solutions to mitigate disease transmission in migrant populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle