‘My feet cannot stand on their own’: podoconiosis patient healthcare expenditures and income impacts in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Podoconiosis is a progressive and debilitating form of tropical lymphoedema endemic to Rwanda. Although the physical and psychological consequences are well known, few studies have evaluated the financial burden of podoconiosis. METHODS: This cross-sectional, quantitative study aimed to characterize direct treatment costs and impacts on annual earnings among individuals living with podoconiosis. Participants from two highly endemic districts were invited to complete a survey focused on health-seeking history, insurance status, out-of-pocket costs and income changes. Direct treatment costs included medical expenditures (consultation, diagnostics, medication) and non-medical expenditures (food, transportation, accommodation). RESULTS: Overall, 226 adults (≥18 y of age) diagnosed with podoconiosis participated. Most had access to community-based health insurance (91.6%) but were unable to work (71.7%). Respondents sought care from health centres/posts (61.9%), hospitals (25.1%), traditional healers (5.8%) and/or community health workers (4.0%). On average, study participants paid US$32.50 (range US$0-779.23) annually, or 11.7% of their household salary, on podoconiosis treatments. CONCLUSIONS: This study demonstrates the significant financial burden of podoconiosis on individuals and their communities. Increased attention on integrating podoconiosis management into primary care systems and testing cost-effective solutions is needed to protect those who are most vulnerable.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».