Enabling local provision of assistive products in rural South India: an organisational survey of needs, barriers, and facilitators
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Access to assistive products (APs) is essential to maximising function, participation, and inclusion of persons with disabilities. Challenges to AP access in low- and middle-income countries include stigma, costs, supply, and rehabilitation capacity gaps. This study aimed to examine AT access in the context of a low-resource setting in rural South India. Objectives were to examine rehabilitation professionals' perceptions of AP needs, barriers and facilitators of AP provision, and AT knowledge. METHODS: A descriptive study design with a 2-part online survey methodology was utilized. This study was conducted in April-September 2020 at a non-governmental organization (NGO) serving children and adults with disabilities in 3 districts of rural South India. Purposive sampling of NGO's multidisciplinary rehabilitation professionals (N=62) was used. The survey was developed based on WHO's Assistive Products List (APL). Barriers and facilitators were classified according to the principles of AT access. Analyses revealed acceptability, affordability, and availability as the top three barrier themes across disciplines, including poor acceptance by clients/families due to stigma, high AP costs, and a long waitlist for government-provided devices. Acceptability, affordability, and accessibility were the top three facilitator themes, including community awareness, availability of AP funding, client/family education, and AT service provision training. IMPACT: Our study identified key enabling strategies for AT access, aimed at reducing reported barriers. Enabling AP provision was determined to be multi-factorial, aimed at users/ families, service providers, organizations, communities, and policymakers. Local stakeholder groups are crucial to understanding challenges and opportunities to AP provision within a low-resource context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».