Barriers to Accessing Congenital Heart Surgery in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congenital heart disease (CHD) is the most common major congenital anomaly. Ninety percent of children with CHD are born in low- and middle-income countries (LMICs), where over 90% of patients lack access to necessary treatments. Reports on barriers to accessing CHD care are limited. Accordingly, it is difficult to design evidence-based interventions to increase access to congenital cardiac surgical care in LMICs. OBJECTIVE: We performed a qualitative systematic review to understand barriers to accessing congenital cardiac surgical care in LMICs. METHODS: We conducted a search of Ovid MEDLINE and CINAHL databases to identify relevant articles from January 2000 to May 2021. We then used a thematic analysis to summarize qualitative data into a framework of preoperative, perioperative, and postoperative barriers. RESULTS: Our search yielded 1,585 articles, of which 67 satisfied the inclusion criteria. Notable preoperative barriers included delayed diagnosis, insufficient caregiver education, financial constraints, difficulty reaching treatment centers, sociocultural stigma of CHD, sex-based discrimination of patients with CHD, and Indigeneity. Perioperative barriers included lack of hospital resources and workforce, need for prolonged hospitalization, and strained physician-patient relationships. Many patients faced barriers postoperatively and into adulthood due to a shortage of critical care resources, inadequate caregiver counseling and patient education, lack of follow-up, and debt from hospital bills and missed work. CONCLUSION: Reducing neonatal and childhood mortality begins with recognizing barriers to accessing health care. Our systematic review identifies and classifies challenges in accessing CHD in LMICs and suggests solutions to major barriers.
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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 | 0,008 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».