Implementation of Interventions for the Control of Typhoid Fever in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Past research has focused on typhoid fever surveillance with little attention to implementation methods or effectiveness of control interventions. This study purposefully sampled key informants working in public health in Chile, India, Pakistan, Bangladesh, Thailand, Vietnam, South Africa, and Nigeria to 1) scope typhoid-relevant interventions implemented between 1990 and 2015 and 2) explore contextual factors perceived to be associated with their implementation, based on the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). We used a mixed methods design and collected quantitative data (CFIR questionnaire) and qualitative data (interviews with 34 public health experts). Interview data were analyzed using a deductive qualitative content analysis and summary descriptive statistics are provided for the CFIR data. Despite relatively few typhoid-specific interventions reportedly implemented in these countries, interventions for diarrheal disease control and regulations for food safety and food handlers were common. Most countries implemented agricultural and sewage treatment practices, yet few addressed the control of antibiotic medication. Several contextual factors were perceived to have influenced the implementation of typhoid interventions, either as enablers (e.g., economic development) or barriers (e.g., limited resources and habitual behaviors). Consolidated Framework for Implementation Research factors rated as important in the implementation of typhoid interventions were remarkably consistent across countries. The findings provide a snapshot of typhoid-relevant interventions implemented over 25 years and highlight factors associated with implementation success from the perspective of a sample of key informants. These findings can inform systematic investigations of the implementation of typhoid control interventions and contribute to a better understanding of the direct effects of implementation efforts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».