Exploring opportunities to strengthen rural tuberculosis health service delivery: a qualitative study with health workers in Tibet autonomous region, China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This qualitative study aimed to explore opportunities to strengthen tuberculosis (TB) health service delivery from the perspectives of health workers providing TB care in Shigatse prefecture of Tibet Autonomous Region, China. DESIGN: Qualitative research, semi-structured in-depth interviews. SETTING: The TB care ecosystem in Shigatse, including primary and community care. PARTICIPANTS: Participants: 37 semi-structured interviews were conducted with village doctors (14), township doctors and nurses (14), county hospital doctors (7) and Shigatse Centre for Disease Control staff (2). RESULTS: The three main themes reported include (1) the importance of training primary and community health workers to identify people with symptoms of TB, ensure TB is diagnosed and link people with TB to further care; (2) the need to engage community health workers to ensure retention in care and adherence to TB medications; and (3) the opportunity for innovative technologies to support coordinated care, retention in care and adherence to medication in Shigatse. CONCLUSIONS: The quality of TB care could be improved across the care cascade in Tibet and other high-burden, remote settings by strengthening primary care through ongoing training, greater support and inclusion of community health workers and by leveraging technology to create a circle of care. Future formative and implementation research should include the perspectives of health workers at all levels to improve care organisation and delivery.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».