Barriers to supportive care during the Ebola virus disease outbreak in West Africa: Results of a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the 2013-2016 West Africa Ebola outbreak, supportive care was the only non-experimental treatment option for patients with Ebola virus disease (EVD). However, providing care that would otherwise be routine for most clinical settings in the context of a highly contagious and lethal pathogen is much more challenging. The objective of this study was to document and deepen understanding of barriers to provision of supportive care in Ebola treatment units (ETUs) as perceived by those involved in care delivery during the outbreak. METHODS: This qualitative study consisted of 29 in-depth semi-structured interviews with stakeholders (decision-makers, physicians, nurses) involved in patient care delivery during the outbreak. Analysis consisted of interview debriefing and team-based transcript coding in NVivo10 software using thematic analysis. FINDINGS: Participants emphasized three interconnected barriers to providing high-quality supportive care during the outbreak: 1) lack of material and human resources in ETUs; 2) ETU organizational structure limiting the provision of supportive clinical care; and 3) delayed and poorly coordinated policies limiting the effectiveness of global and national responses. Participants also noted the ethical complexities of defining and enacting best clinical practices in low-income countries. They noted tension between, on one hand, scaling up minimal care and investing in clinical care preparedness to a level sustainable in West Africa and, on the other, providing a higher level of supportive care, which in low-resource health systems would require important investments. CONCLUSION: Our findings identified potentially modifiable barriers to the delivery of supportive care to patients with EVD in West Africa. Addressing these in the inter-outbreak period will be useful to improve patient care and outcomes during inevitable future outbreaks. Promoting community trust and engagement through long-term capacity building of the healthcare workforce and infrastructure would increase both health system resilience and ability to handle other outbreaks of emerging diseases.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».