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Enregistrement W3119492165 · doi:10.21203/rs.2.21150/v1

Investigating Barriers and Challenges to Tuberculosis Service Delivery in Hard-to-Reach Riverine Areas: A Mixed-Methods Study in the Niger Delta Region of Nigeria

2020· preprint· en· W3119492165 sur OpenAlexaff
Chukwuka Alphonsus, Joseph Chukwu, Tripti Pande, Charles C. Nwafor, Anthony Meka, Chinwe Eze, Ngozi Ekeke, Joy Ikebudu, Moses C. Anyim, Marina Smelyanskaya, Kingsley Nnanna Ukwaja

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiger deltaTuberculosisDeltaService delivery frameworkGeographyService (business)BusinessWater resource managementEnvironmental planningMedicineEngineeringEnvironmental scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> Background Little is known about the challenges and barriers to tuberculosis (TB) service delivery in hard-to-reach riverine populations in Nigeria. The missing TB cases in such key populations need to be found if the End TB targets are to be met. This study explored perceptions and attitudes related to TB, as well as the level of diagnostic and treatment delays in communities of the riverine Niger Delta.Methods This was an exploratory mixed-methods study carried out in two states (Bayelsa and Delta) situated in the Niger Delta region in Nigeria. It consisted of quantitative surveys of community members and TB patients, FGDs with community members and KIIs with health care workers.Results The questionnaire survey was completed by 597 community members (51.6% female) and 51 TB patients (56.9% female); 73 community members and 15 HCWs participated in FGDs and interviews respectively. Community members’ mean [SD] knowledge and attitude scores were 6.1/10 [2.2] and 4.8/12 [1.9] respectively. Older age (&gt;40y) (p=0.04) and regular income (p&lt;0.001) were independent predictors of TB knowledge. Good TB knowledge (aOR 2.5; 95% C.I. 1.5 – 4.4) and formal education (aOR 5.8; 95% C.I. 1.3 – 25.6) were associated with positive TB attitudes. Patients’ TB knowledge was similar at 6.8/8 [1.5]. Most (98.8%) respondents took &gt;1 hour to access the nearest diagnostic centre. Mean patient-related and health system-related diagnostic delays were 16.3 and 3.7 weeks respectively. Mean treatment delay was found to be 0.5 weeks. Patient-related, financial, cultural and structural barriers were found to delay TB diagnosis and treatment in this environment. Belief in faith healing and herbal remedies, transport barriers, and negative HCW attitudes were prominent themes in FGDs. Problems transporting sputum samples and tracing mobile communities were primary HCW complaints.Conclusions A number of barriers affect TB service delivery in hard-to-reach riverine communities in Nigeria. Our study suggests that an appropriately designed community intervention can improve TB service delivery in these communities. The main focus will be to address information asymmetry between service providers and the community, empower affected communities to find cases, engage informal providers such as patent medicine vendors, and strengthen the health system.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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