Analysing interventions designed to reduce tuberculosis-related stigma: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Stigma is a critical barrier for TB care delivery; yet data on stigma reduction interventions is limited. This review maps the available literature on TB stigma reduction interventions, using the Health Stigma and Discrimination framework and an implementation analysis to identify research gaps and inform intervention design. Using search terms for TB and stigma, we systematically searched PubMed, EMBASE and Web of Science. Two independent reviewers screened all abstracts, full-texts, extracted data, conducted a quality assessment, and assessed implementation. Results were categorized by socio-ecological level, then sub-categorized by the stigma driver or manifestation targeted. After screening 1865 articles, we extracted data from nine. Three studies were implemented at the individual and interpersonal level using a combination of TB clubs and interpersonal support to target internal and anticipated stigma among persons with TB. Two studies were implemented at the interpersonal level using counselling or a video based informational tool delivered to households to reduce stigma drivers and manifestations. Three studies were implemented at the organizational level, targeting drivers of stigma among healthcare workers (HW) and enacted stigma among HWs. One study was implemented at the community level using an educational campaign for community members. Stakeholder consultation emphasized the importance of policy level interventions and education on the universality of risk to destigmatize TB. Review findings suggest that internal and anticipated TB stigma may be addressed effectively with interventions targeted towards individuals using counselling or support groups. In contrast, enacted TB stigma may be better addressed with information-based interventions implemented at the organizational or community level. Policy level interventions were absent but identified as critical by stakeholders. Implementation barriers included the lack of high-quality training and integration with mental health services. Three key gaps must be addressed in future research: consistent stigma definitions, standardized stigma measurement, and measurement of implementation outcomes.
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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 | 0,040 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».