Low prioritization of latent tuberculosis infection—<scp>A</scp> systemic barrier to tuberculosis control: <scp>A</scp> qualitative study in <scp>O</scp>ntario, <scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eliminating tuberculosis (TB) in low-incidence countries is an important global health priority, and Canada has committed to achieve this goal. The elimination of TB in low-incidence countries requires effective management and treatment of latent tuberculosis infection (LTBI). This study aimed to understand and describe the system-level barriers to LTBI treatment for immigrant populations in the Greater Toronto and Hamilton Area, Ontario, Canada. METHODS: A qualitative study that used purposive sampling to recruit and interview health system advisors and planners (n = 10), providers (n = 13), and clients of LTBI health services (n = 9). Data were recorded, transcribed verbatim, and analyzed using content analysis. RESULTS: Low prioritization of LTBI was an overarching theme that impacted four dimensions of LTBI care: management, service delivery, health literacy, and health care access. These factors explained, in part, inequities in the system that were linked to variations in health care quality and health care access. While some planners and providers at the local level were attempting to prioritize LTBI care, there was no clear pathway for information sharing. CONCLUSIONS: This multiperspective study identified barriers beyond the typical socioeconomic determinants and highlighted important upstream factors that hinder treatment initiation and adherence. Addressing these factors is critical if Canada is to meet the WHO's global call to eradicate TB in all low incidence settings.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| 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 | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».