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Enregistrement W3027137979 · doi:10.1186/s40985-020-00128-3

A narrative review of gaps in the provision of integrated care for noncommunicable diseases in India

2020· review· en· W3027137979 sur OpenAlexaff
Manoj Kumar Pati, N Swaroop, Arin Kar, Preeti Aggarwal, Krishnamurthy Jayanna, Wim Van Damme

Notice bibliographique

RevuePublic health reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)MedicineHealth careIdentification (biology)Economic shortageEnvironmental healthGlobal healthPublic healthEconomic growthBusinessNursingGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low- and middle-income countries (LMICs) account for a higher burden of noncommunicable diseases (NCD) and home to a higher number of premature deaths (before age 70) from NCDs. NCDs have become an integral part of the global development agenda; hence, the scope of action on NCDs extends beyond just the health-related sustainable development goal (SDG 3). However, the organization and integration of NCD-related health services have faced several gaps in the LMIC regions such as India. Although the national NCD programme of India has been in operation for a decade, challenges remain in the integration of NCD services at primary care. In this paper, we have analysed existing gaps in the organization and integration of NCD services at primary care and suggested plausible solutions that exist. METHOD: The identification of gaps is based out of a review of peer-reviewed articles, reports on national and global guidelines/protocols. The gaps are organized and narrated at four levels such as community, facility, health system, health policy and research, as per the WHO Innovative Care for Chronic Conditions framework (WHO ICCC). RESULT: The review found that challenges in the identification of eligible beneficiaries, shortage and poor capacity of frontline health workers, poor functioning of community groups and poor community knowledge on NCD risk factors were key gaps at the community level. Challenges at facility level such as poor facility infrastructure, lack of provider knowledge on standards of NCD care and below par quality of care led to poor management of NCDs. At the health system level, we found, organization of care, programme management and monitoring systems were not geared up to address NCDs. Multi-sectoral collaboration and coordination were proposed at the policy level to tackle NCDs; however, gaps remained in implementation of such policies. Limited research on the effect of health promotion, prevention and, in particular, non-medical interventions on NCDs was found as a key gap at the research level. CONCLUSION: This paper reinforces the need for an integrated comprehensive model of NCD care especially at primary health care level to address the growing burden of these diseases. This overarching review is quite relevant and useful in organizing NCD care in Indian and similar LMIC settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations98
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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