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Enregistrement W4289886677 · doi:10.1186/s40249-022-01011-w

Local tips, global impact: community-driven measures as avenues of promoting inclusion in the control of neglected tropical diseases: a case study in Kenya

2022· article· en· W4289886677 sur OpenAlexafffund
Elizabeth A. Ochola, Diana M. S. Karanja, Susan J. Elliott

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases of Poverty · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésNeglected tropical diseasesPsychological interventionThematic analysisPublic healthContext (archaeology)Focus groupMedicineInclusion (mineral)PopulationQualitative researchImplementation researchCapacity buildingDisease burdenEnvironmental healthEconomic growthNursingPsychologySociologyGeographySocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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