Barriers and strategies in care delivery for type 1 diabetes in Sub-Saharan Africa: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 1 diabetes is one of the most common chronic diseases in children. More than 1.2 million young people under the age of 20 are affected, the majority of whom live in low-income countries. The care delivery of type 1 diabetes in sub-Saharan Africa is an important part of protecting children's health, preventing complications, and supporting families in vulnerable populations. This scoping review aims to describe and categorize the most important barriers to type 1 diabetes care delivery in Sub-Saharan Africa and provides an overview of the types of strategies that are used to overcome these barriers. METHODS: Scoping review methodology was used. Five online databases and a general web search for grey literature were searched. Eligibility criteria were applied by two reviewers, and data were extracted and analysed by one reviewer. All studies published or unpublished from 1990 until the end of 2020 were considered. The content was analyzed using a qualitative synthesis approach. RESULTS: Research, including publications from 1990 to 2019, identified 504 studies, narrowed down to 38 after review. All studies were based in sixteen Sub-Saharan African countries, limiting the generalizability of our results. Barriers to the care delivery of type 1 diabetes in Sub-Saharan Africa are related to contextual factors at several levels: health system, policy, structure and performance, patient factors, and socio-cultural factors. The core elements of successful strategies for care delivery of type 1 diabetes are education, staff training, and social support. CONCLUSIONS: Available evidence indicates that structured care delivery can improve the health of people living with type 1 diabetes in Sub-Saharan Africa. Obstacles in the case and population care delivery of type 1 diabetes and the health of people living with type 1 diabetes need to be analyzed before strategies adapted to the context and specific target groups can be developed.
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 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 | 0,028 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».