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Enregistrement W4386387065 · doi:10.1186/s12913-023-09938-y

A qualitative exploration of factors that influence the uptake of tuberculosis services by low-skilled migrant workers in Singapore

2023· article· en· W4386387065 sur OpenAlexaff
Chuan De Foo, Shishi Wu, Fariha Amin, Natarajan Rajaraman, Alex R. Cook, Helena Legido‐Quigley

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésThematic analysisMedicineQualitative researchPopulationStigma (botany)Health careHealth administrationTuberculosisNursingPublic healthEconomic growthEnvironmental healthSociologyPsychiatrySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Singapore relies heavily on migrant workers to build its country and harbours a relatively large population of these workers. Importantly, tuberculosis (TB) remains a pernicious threat to the health of these workers and in line with the United Nations High-Level Meeting in 2023, this paper aims to uncover the qualitative discourse facing migrant workers' uptake of TB services and provide policy recommendations to enable more equitable access to TB services for this population. METHODS: In-depth interviews were carried out with the migrant worker population recruited from a non-governmental organisation in Singapore that serves migrant workers through the provision of primary healthcare services, counselling, and social assistance. Interviews stopped once thematic saturation was achieved and no new themes and subthemes were found. RESULTS: A total of 29 participants were interviewed, including 16 Bangladeshis and 13 Chinese, aged between 22 and 54 years old, all worked in the construction sector. Four key themes emerged. They are (1) General TB knowledge: Misconceptions are prevalent, where we found that participants were aware of the disease but did not possess a clear understanding of its pathophysiology and associated health effects, (2) Contextual knowledge and perception of associated policies related to TB in Singapore: low awareness among migrant workers as participants' accounts depicted a lack of information sources in Singapore especially on issues related to healthcare including TB, (3) Attitude to towards TB: Motivation to seek treatment is underpinned by ability to continue working and (4) Stigma: mixed perception of how society views TB patients. The gaps identified in migrant workers' TB knowledge, their attitude towards the disease and their perception of the availability of TB-related services is despite Singapore's efforts to curb community spread of TB and its proactive initiatives to reduce the prevalence. CONCLUSION: Our study illuminates the various aspects that policymakers need to home in on to ensure this vulnerable group is sufficiently supported and equitably cared for if they develop active TB during their stay in Singapore as they contribute to the nation's economy. Leveraging the COVID-19 pandemic as a window of opportunity to improve overall healthcare access for vulnerable groups in Singapore can be a starting point.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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