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Enregistrement W3010435923 · doi:10.1371/journal.pmed.1003011

Illness-related suffering and need for palliative care in Rohingya refugees and caregivers in Bangladesh: A cross-sectional study

2020· article· en· W3010435923 sur OpenAlexafffund
Megan Doherty, Liam Power, Mila Petrova, Scott R. Gunn, Richard A. Powell, Rachel Coghlan, Liz Grant, Brett Sutton, Farzana Khan

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensQueen's UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésRefugeePalliative careMedicineCross-sectional studyHealth careFamily medicineFamily caregiversGerontologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite recognition that palliative care is an essential component of any humanitarian response, serious illness-related suffering continues to be pervasive in these settings. There is very limited evidence about the need for palliative care and symptom relief to guide the implementation of programs to alleviate the burden of serious illness-related suffering in these settings. A basic package of essential medications and supplies can provide pain relief and palliative care; however, the practical availability of these items has not been assessed. This study aimed to describe the illness-related suffering and need for palliative care in Rohingya refugees and caregivers in Bangladesh. METHODS AND FINDINGS: Between November 20 and 24, 2017, we conducted a cross-sectional study of individuals with serious health problems (n = 156, 53% male) and caregivers (n = 155, 69% female) living in Rohingya refugee camps in Bangladesh, using convenience sampling to recruit participants at the community level (i.e., going house to house to identify eligible individuals). The serious health problems, recent healthcare experiences, need for medications and medical supplies, and basic needs of participants were explored through interviews with trained Rohingya community members, using an interview guide that had been piloted with Rohingya individuals to ensure it reflected the specificities of their refugee experience and culture. The most common diagnoses were significant physical disabilities (n = 100, 64.1%), treatment-resistant tuberculosis (TB) (n = 32, 20.5%), cancer (n = 15, 9.6%), and HIV infection (n = 3, 1.9%). Many individuals with serious health problems were experiencing significant pain (62%, n = 96), and pain treatments were largely ineffective (70%, n = 58). The average age was 44.8 years (range 2-100 years) for those with serious health problems and 34.9 years (range 8-75 years) for caregivers. Caregivers reported providing an average of 13.8 hours of care per day. Sleep difficulties (87.1%, n = 108), lack of appetite (58.1%, n = 72), and lack of pleasure in life (53.2%, n = 66) were the most commonly reported problems related to the caregiving role. The main limitations of this study were the use of convenience sampling and closed-ended interview questioning. CONCLUSIONS: In this study we found that many individuals with serious health problems experienced significant physical, emotional, and social suffering due to a lack of access to pain and symptom relief and other essential components of palliative care. Humanitarian responses should develop and incorporate palliative care and symptom relief strategies that address the needs of all people with serious illness-related suffering and their caregivers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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