Ease and equity of access to free DR-TB services in Nigeria- a qualitative analysis of policies, structures and processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Persistent low rates of case notification and treatment coverage reflect that accessing diagnosis and treatment for drug-resistant tuberculosis (DR-TB) in Nigeria remains a challenge, even though it is provided free of charge to patients. Equity in health access requires availability of comparable, appropriate services to all, based on needs, and irrespective of socio-demographic characteristics. Our study analyzed elements that facilitate or hinder equitable access for different groups of patients within the current health system to support DR-TB management in Nigeria. Methods: We conducted documentary review of guidelines and workers manuals, as well as 29 qualitative interviews, including 5 focus group discussions, with a total of 86 participants, in Nigeria. Between August and November 2017, we interviewed patients who were on treatment, their treatment supporter, and providers in Ogun and Plateau States, as well as program managers in Benue and Abuja. We adapted and used Levesque’s patient-centered access to care framework to analyze DR-TB policy documents and interview data. Results: Thematic analysis revealed inequitable access to DR-TB care for some patient socio-demographic groups. While patients were mostly treated equally at the facility level, some patients experienced more difficulty accessing care based on their gender, age, occupation, educational level and religion. Health system factors including positive provider attitudes and financial support provided to the patients facilitated equity and ease of access. However, limited coverage and the absence of patients’ access rights protection and considerations in the treatment guidelines and workers manuals likely hampered access. Conclusion: In the context of Nigeria’s low case-finding and treatment coverage, applying an equity of access framework was necessary to highlight gaps in care. Differing social contexts of patients adversely affected their access to DR-TB care. We identified several strengths in DR-TB care delivery, including the current financial support that should be sustained. Our findings highlight the need for government’s commitment and continued interventions.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».