Designing a comprehensive Non-Communicable Diseases (NCD) programme for hypertension and diabetes at primary health care level: evidence and experience from urban Karnataka, South India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India accounts for more than two-third of mortality due to non-communicable diseases (NCDs) in south-east Asia. The burden is high in Karnataka, one of the largest states in southern India. There is a need for integration of disease prevention, health promotion, treatment and care within the national program at primary level. A public-private partnership initiative explored evidence gaps to inform a health system based, integrated NCD programme across care continuum with a focus on hypertension and diabetes. METHODS: The study was conducted during 2017-18 in urban parts of Mysore city, covering a population of 58,000. Mixed methods were used in the study; a population-based screening to estimate denominators for those with disease and at risk; cross-sectional surveys to understand distribution of risk factors, treatment adherence and out of pocket expenses; facility audits to assess readiness of public and private facilities; in-depth interviews and focus group discussions to understand practices, myths and perceptions in the community. Chi-square tests were used to test differences between the groups. Framework analysis approach was used for qualitative analysis. RESULTS: Twelve and 19% of the adult population had raised blood sugar and blood pressure, respectively, which increased with age, to 32 and 44% for over 50 years. 11% reported tobacco consumption; 5.5%, high alcohol consumption; 40%, inadequate physical activity and 81%, inappropriate diet consumption. These correlated strongly with elderly age and poor education. The public facilities lacked diagnostics and specialist services; care in the private sector was expensive. Qualitative data revealed fears and cultural myths that affected treatment adherence. The results informed intervention design across the NCD care continuum. CONCLUSIONS: The study provides tools and methodology to gather evidence in designing comprehensive NCD programmes in low and middle income settings. The study also provides important insights into public-private partnership driving effective NCD care at primary care level.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».