Healthcare providers’ and policymakers’ experiences and perspectives on barriers and facilitators to chronic disease self-management for people living with hypertension and diabetes in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension and diabetes are chronic noncommunicable diseases ranked among the leading causes of morbidity and mortality in resource-limited settings. Interventions based on patient empowerment (PE) have been shown to be effective in the management of these diseases by improving a variety of important health outcomes. This study aims to examine from the healthcare providers' and policymakers' experiences and perspectives, the facilitators and barriers in the management of hypertension and diabetes for patient empowerment to achieve better health outcomes in the context of the healthcare system in Cameroon. METHODS: We carried out a qualitative study involving three levels of embedded analysis in a public primary healthcare delivery system in Cameroon, through 22 semi-structural interviews with healthcare providers and policymakers and 36 observations of physicians' consultations. We combined thematic and lexicometric analyses to identify robust patterns of differences and similarities in the experiences and perspectives of healthcare providers and policymakers about direct and indirect factors associated with patients' self-management of disease. RESULTS: We identified 89 barriers and 42 facilitators at the central, organizational, and individual levels; they were preponderant at the organizational level. Factors identified by healthcare providers mainly related to self-management of the disease at the organizational and individual levels, whereas policymakers reported factors chiefly at the central and organizational levels. Healthcare providers involved in the decision-making process for the delivery of healthcare tended to have a sense of ownership and responsibility over what they were doing to help patients develop self-management abilities to control their disease. CONCLUSION: While interventions focused on improving patient-level factors are essential to PE, there is a need for interventions paying more attention to organizational and political barriers to PE than so far. Interventions targeting simultaneously these multilevel factors may be more effective than single-level 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».