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Enregistrement W4390699857 · doi:10.1136/bmjgh-2023-013124

Individual journeys to tuberculosis care in Nigeria’s private sector during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4390699857 sur OpenAlexafffund
Charity Oga‐Omenka, Lauren Rosapep, Elaine Baruwa, Lavanya Huria, Nathaly Aquilera Vasquez, Bolanle Olusola Faleye, Md.Abdullah Heel Kafi, Angelina Sassi, Chimdi Nwosu, Benjamin Johns, Abdu A. Adamu, Obioma Chijioke-Akaniro, Chukwuma Anyaike, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMcGill UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPandemicPrivate sectorMedicineTuberculosisHealth carePublic healthPublic sectorFamily medicineHealth facilityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingEnvironmental healthPopulationHealth servicesEconomic growthDiseasePolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pre-COVID-19, individuals with tuberculosis (TB) in Nigeria were often underdiagnosed and untreated. TB services were mostly in the public sector with only 15% of new cases in 2019 reported from the private sector. Reports highlighted challenges in accessing care in the private sector, which accounted for 67% of all initial care-seeking. Our study examined patients' health seeking pathways for TB in Nigeria's private sector and explored any changes to care pathways during COVID-19. METHODS: We conducted 180 cross-sectional surveys and 20 in-depth interviews with individuals having chest symptoms attending 18 high-volume private clinics and hospitals in Kano and Lagos States. Questions focused on sociodemographic characteristics, health-seeking behaviour, and pathways to care during the COVID-19 pandemic. All surveys and interviews were conducted in May 2021. RESULTS: Most participants were male (111/180), with an average age of 37. Half (96/180) sought healthcare within a week of symptoms, while few (20/180) waited over 2 months. Individuals testing positive for TB had more health-seeking delays, and those testing negative for TB had more provider delays. On average, participants visited two providers in Kano and 1.69 in Lagos, with 61 of 180 in Kano and 48 of 180 in Lagos visiting other providers before the recruitment facility. Private providers were the initial encounters for most participants (60/180 in Kano, 83/180 in Lagos). Most respondents (164/180) experienced short-lived pandemic-related restrictions, affecting access to transportation, and closed facilities. CONCLUSIONS: This study showed a few challenges in accessing TB care, necessitating continued investment in healthcare infrastructure and resources, particularly in the private sector. Understanding the different care pathways and delays in care provides opportunities for targeted interventions to improve deployment of services closer to where patients first seek care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,378 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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