Barriers of Visceral Leishmaniasis reporting and surveillance in Nepal: comparison of governmental <scp>VL</scp>‐program districts with non‐program districts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: At the time when Nepal is on the verge of reaching the maintenance phase of the Visceral Leishmaniasis (VL) elimination program, the country is facing new challenges. The disease has expanded to 61 of the country's 75 districts including previously non-endemic areas where there is no control or patient management program in place. This study aimed to assess which elements of the surveillance and reporting systems need strengthening to identify cases at an early stage, prevent further transmission and ensure sustained VL elimination. METHODS: In a cross-sectional mixed-method study, we collected data from two study populations in VL program and non-program districts. From February to May 2016, structured interviews were conducted with 40 VL patients, and 14 in-depth and semi-structured interviews were conducted with health managers. RESULTS: The median total delay from onset of symptoms to successful reporting to the Ministry of Health was 68.5 days in the VL-program and 83 days in non-program districts. The difference in patient's delay from the onset of symptoms to seeking health care was 3 days in VL-program and 20 days in non-program districts. The diagnostic delay (38.5 days and 36 days, respectively), treatment delay (1 vs. 1 days) and reporting delay (45 vs. 36 days) were similar in program and non-program districts. The diagnostic delay increased three-fold from 2012, while treatment and reporting delay remained unchanged. The main barriers to surveillance were: (i) lack of access and awareness in non-program districts; (ii) growing private sector not included in and not participating to referral, treatment and reporting; (iii) lack of cooperation and coordination among stakeholders for training and deployment of interventions; (iv) insufficient validation, outreach and process optimisation of the reporting system. CONCLUSIONS: Corrective measures are needed to maintain the achievements of the VL elimination campaign and prevent resurgence of the disease in Nepal. A clear patient referral structure, reinforcement of report notification and validation and direct relay of data by local hospitals and the private sector to the district health offices are needed to ensure prompt treatment and timely and reliable information to facilitate a responsive system of interventions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».