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Enregistrement W4317567670 · doi:10.1371/journal.pone.0280358

Community perspectives on cardiovascular disease control in rural Ghana: A qualitative study

2023· article· en· W4317567670 sur OpenAlexfundno aff
B. V. Patil, Isla Hutchinson Maddox, Raymond Aborigo, Allison Squires, Denis Awuni, Carol R. Horowitz, Abraham Oduro, James F. Phillips, Khadija R. Jones, David J. Heller

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResolve to Save LivesArmy Research OfficeFogarty International CenterNational Institutes of HealthYork UniversityMailman School of Public Health, Columbia UniversityIcahn School of Medicine at Mount SinaiTeva Pharmaceutical IndustriesArnhold Institute for Global HealthHess Corporation
Mots-clésMedicineDiseasePsychological interventionRural areaFamily medicineNursingQualitative researchPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) prevalence is high in Ghana-but awareness, prevention, and treatment is sparse, particularly in rural regions. The nurse-led Community-based Health Planning and Services program offers general preventive and primary care in these areas, but overlooks CVD and its risk factors. METHODS: We conducted in-depth interviews with 30 community members (CM) in rural Navrongo, Ghana to understand their knowledge and beliefs regarding the causes and treatment of CVD and the potential role of community nurses in rendering CVD care. We transcribed audio records, coded these data for content, and qualitatively analyzed these codes for key themes. RESULTS: CMs described CVD as an acute, aggressive disease rather than a chronic asymptomatic condition, believing that CVD patients often die suddenly. Yet CMs identified causal risk factors for CVD: not only tobacco smoking and poor diet, but also emotional burdens and stressors, which cause and exacerbate CVD symptoms. Many CMs expressed interest in counseling on these risk factors, particularly diet. However, they felt that nurses could provide comprehensive CVD care only if key barriers (such as medication access and training) are addressed. In the interim, many saw nurses' main CVD care role as referring to the hospital. CONCLUSIONS: CMs would like CVD behavioral education from community nurses at local clinics, but feel the local health system is now too fragile to offer other CVD interventions. CMs believe that a more comprehensive CVD care model would require accessible medication, along with training for nurses to screen for hypertension and other cardiovascular risk factors-in addition to counseling on CVD prevention. Such counseling should build upon existing community beliefs and concerns regarding CVD-including its behavioral and mental health causes-in addition to usual measures to prevent CVD mortality such as diet changes and physical exercise.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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