How chronic conditions are understood, experienced and managed within African communities in Europe, North America and Australia: A synthesis of qualitative studies
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on the lived experiences of chronic conditions among African communities in the Global North, focusing on established immigrant communities as well as recent immigrant, refugee, and asylum-seeking communities. We conducted a systematic and narrative synthesis of qualitative studies published from inception to 2022, following a search from nine databases-MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, Web of Science, Social Science Citation Index, Academic Search Complete, CINAHL, SCOPUS and AMED. 39 articles reporting 32 qualitative studies were included in the synthesis. The studies were conducted in 10 countries (Australia, Canada, Denmark, France, Netherlands, Norway, Sweden, Switzerland, United Kingdom, and the United States) and focused on 748 participants from 27 African countries living with eight conditions: type 2 diabetes, hypertension, prostate cancer, sickle cell disease, chronic hepatitis, chronic pain, musculoskeletal orders and mental health conditions. The majority of participants believed chronic conditions to be lifelong, requiring complex interventions. Chronic illness impacted several domains of everyday life-physical, sexual, psycho-emotional, social, and economic. Participants managed their illness using biomedical management, traditional medical treatment and faith-based coping, in isolation or combination. In a number of studies, participants took 'therapeutic journeys'-which involved navigating illness action at home and abroad, with the support of transnational therapy networks. Multi-level barriers to healthcare were reported across the majority of studies: these included individual (changing food habits), social (stigma) and structural (healthcare disparities). We outline methodological and interpretive limitations, such as limited engagement with multi-ethnic and intergenerational differences. However, the studies provide an important insights on a much-ignored area that intersects healthcare for African communities in the Global North and medical pluralism on the continent; they also raise important conceptual, methodological and policy challenges for national health programmes on healthcare disparities.
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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 | 0,049 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».