Identifying Barriers in Access to Care for Head and Neck Cancer Patients: A Field Study in Dakar
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To identify barriers in access to care for head and neck cancer (H&NC) patients in low- and middle-income countries (LMICs), specifically within Dakar, Senegal, using both quantitative and qualitative data. STUDY DESIGN: Descriptive observational study. METHODS: Patients with H&NC were selected from two independent university hospitals in Dakar, Senegal. A mixed-methods descriptive study was performed using a specifically tailored questionnaire and a focused ethnographic qualitative approach to identify factors that delay patient presentation, referral, and treatment. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and qualitative using a deductive approach based on a systematic review of the literature. RESULTS: Thirty-three patients with a mean age of 57.8 years were included. Presentation delay was 5.7 months, mainly attributed to cost of consultation (39%), waiting time at doctor's office (15%), and distance to healthcare facility (12%). Referral delay greater than 3 months was observed in 60% of participants, secondary to misdiagnosis and lack of appropriate referral. Treatment delay was associated with limited local treatment capacity and securing cost of treatment. Cost of transportation impacted all delays. CONCLUSIONS: This work used an evidence-based approach to identify barriers in access to care for H&NC patients in sub-Saharan Africa. It suggests the feasibility and transferability of this methodology which combined a quantitative approach based on the literature with a qualitative analysis. Insight provided by this study will be used to guide development of implementation strategies for early detection of H&NC in LMICs. LEVEL OF EVIDENCE: 4 Laryngoscope, 132:1219-1223, 2022.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».