Task shifting in the management of hypertension in Kinshasa, Democratic Republic of Congo: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Democratic Republic of the Congo (DRC) is characterized by a high prevalence of hypertension (HTN) and a high proportion of uncontrolled HTN, which is indicative of poor HTN management. Effective management of HTN in the African region is challenging due to limited resources, particularly human resources for health. To address the shortage of health workers, the World Health Organization (WHO) recommends task shifting for better disease management and treatment. Although task shifting from doctors to nurses is being implemented in the DRC, there are no studies, to the best of our knowledge, that document the association between task shifting and HTN control. The aim of this study was to investigate the association between task shifting and HTN control in Kinshasa, DRC. METHODS: We conducted a cross-sectional study in Kinshasa from December 2015 to January 2016 in five general referral hospitals (GRHs) and nine health centers (HCs). A total of 260 hypertensive patients participated in the study. Sociodemographic, clinical, health care costs and perceived health care quality assessment data were collected using a structured questionnaire. To examine the association between task shifting and HTN control, we assessed differences between GRH and HC patients using bivariate and multivariate analyses. RESULTS: Almost half the patients were female (53.1%), patients' mean age was 59.5 ± 11.4 years. Over three-fourths of patients had uncontrolled HTN. There was no significant difference in the proportion of GRH and HC patients with uncontrolled HTN (76.2% vs 77.7%, p = 0.771). Uncontrolled HTN was associated with co-morbidity (OR = 10.3; 95% CI: 3.8-28.3) and the type of antihypertensive drug used (OR = 4.6; 95% CI: 1.3-16.1). The mean healthcare costs in the GRHs were significantly higher than costs in the HCs (US$ 34.2 ± US$3.34 versus US$ 7.7 ± US$ 0.6, respectively). CONCLUSION: Uncontrolled HTN was not associated with the type of health facility. This finding suggests that the management of HTN at primary healthcare level might be just as effective as at secondary level. However, the high proportion of patients with uncontrolled HTN underscores the need for HTN management guidelines at all healthcare levels.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».