The impact of Neglected Tropical Diseases (NTDs) on health and wellbeing in sub-Saharan Africa (SSA): A case study of Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Neglected Tropical Diseases (NTDs) remain endemic to many regions of sub-Saharan Africa (SSA) left behind by socioeconomic progress. As such, these diseases are markers of extreme poverty and inequity that are propagated by the political, economic, social, and cultural systems that affect health and wellbeing. As countries embrace and work towards achieving the Sustainable Development Goals (SDGs), the needs of such vulnerable populations need to be addressed in local and global arenas. The research uses primary qualitative data collected from five NTD endemic counties of Kenya: interviews key informants (n = 21) involved in NTD implementation programs and focus groups (n = 5) of affected individuals. Informed by theories of political ecology of health, the research focuses on post-devolution Kenya and identifies the political, economic, social, and cultural factors that propagate NTDs and their effects on health and wellbeing. Our findings indicate that structural factors such as competing political interests, health worker strikes, inadequate budgetary allocations, economic opportunity, marginalization, illiteracy, entrenched cultural norms and practices, poor access to water, sanitation and housing, all serve to propagate NTD transmission and subsequently affect the health and wellbeing of populations. As such, we recommend that post-devolution Kenya ensures local political, economic and socio-cultural structures are equitable, sensitive and responsive to the needs of all people. We also propose poverty alleviation through capacity building and empowerment as a means of tackling NTDs for sustained economic opportunity and productivity at the local and national level.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».