Local tips, global impact: community-driven measures as avenues of promoting inclusion in the control of neglected tropical diseases: a case study in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neglected tropical diseases (NTDs) affect poor populations with little or no 'political voice' to influence control activities. While most NTDs have interventions that work, the biggest challenge remains in delivering targeted interventions to affected populations residing in areas experiencing weak health systems. Despite the upward development trends in most countries of sub-Saharan Africa (SSA), the healthcare worker to population ratio remains exceptionally low, with some areas not served at all; thus, there is a need to involve other personnel for school and community-based healthcare approaches. Nonetheless, the current community-based programs suffer from inconsistent community participation due to a lack of coordinated response, and an expanded intervention agenda that lacks context-specific solutions applicable to rural, urban, and marginalized areas. METHODS: This research investigated the capacity of local communities to address the burden of NTDs. Informed by the social theory of human capability, the research collected primary qualitative data by conducting key informant interviews and focus group discussions of people infected or affected by NTDs. The interview data were collected and transcribed verbatim for thematic analysis using Nvivo version 12. RESULTS: Our findings reveal, first, a need for intersectoral collaboration between governments and affected populations for inclusive and sustainable NTD solutions. Second, a 'bottom-up' approach that enhances capacity building, sensitization, and behaviour change for improved uptake of NTD interventions. Third, the enforcement of Public Health Legislative Acts that mandates the reporting and treatment of NTDs such as leprosy. Fourth, the establishment of support groups and counseling services to assist persons suffering from debilitating and permanent effects of NTDs. CONCLUSIONS: Our research demonstrates the importance of human agency in encouraging new forms of participation leading to the co-production of inclusive and sustainable solutions against NTDs.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».