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Enregistrement W4399927272 · doi:10.1186/s44263-024-00070-5

“This is an illness. No one is supposed to be treated badly”: community-based stigma assessments in South Africa to inform tuberculosis stigma intervention design

2024· article· en· W4399927272 sur OpenAlexafffund
Isabel Foster, Amanda Biewer, Nosivuyile Vanqa, Goodman Makanda, Phumeza Tisile, S E Hayward, Dillon T. Wademan, Michaile G. Anthony, Rachel Mbuyamba, M. Galloway, Wieda Human, Helene‐Mari van der Westhuizen, Jon S. Friedland, Andrew Medina‐Marino, Ingrid Schoeman, Graeme Hoddinott, Ruvandhi R. Nathavitharana

Notice bibliographique

RevueBMC Global and Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthAfrican UnionNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAfrican Academy of SciencesEuropean CommissionAfrican Union CommissionInternational Development Research Centre
Mots-clésStigma (botany)TuberculosisIntervention (counseling)Social stigmaMedicinePsychiatryPsychologyFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Though tuberculosis (TB)-related stigma is a recognized barrier to care, interventions are lacking, and gaps remain in understanding the drivers and experiences of TB-related stigma. We undertook community-based mixed methods stigma assessments to inform stigma intervention design. Methods We adapted the Stop TB Partnership stigma assessment tool and trained three peer research associates (PRAs; two TB survivors, one community health worker) to conduct surveys with people with TB (PWTB, n = 93) and caregivers of children with TB ( n = 24) at peri-urban and rural clinic sites in Khayelitsha, Western Cape, and Hammanskraal, Gauteng Province, South Africa. We descriptively analyzed responses for each stigma experience (anticipated, internal, and enacted), calculated stigma scores, and undertook generalized linear regression analysis. We conducted 25 in-depth interviews with PWTB ( n = 21) and caregivers of children with TB ( n = 4). Using inductive thematic analysis, we performed open coding to identify emergent themes, and selective coding to identify relevant quotes. Themes were organized using the Constraints, Actions, Risks, and Desires (CARD) framework. Results Surveys revealed almost all PWTB (89/93, 96%) experienced some form of anticipated, internal, and/or enacted stigma, which affected engagement throughout the care cascade. Participants in the rural setting (compared to peri-urban) reported higher anticipated, internal, and enacted stigma (β-coefficient 0.72, 0.71, 0.74). Interview participants described how stigma experiences, including HIV intersectional stigma, act individually and together as key constraints to impede care, leading to decisions not to disclose a TB diagnosis, isolation, and exclusion. Stigma resilience arose through the understanding that TB can affect anyone and should not diminish self-worth. Risks of stigma, driven by fears related to disease severity and infectiousness, led to care disengagement and impaired psychological well-being. Participants desired counselling, identifying a specific role for TB survivors as peer counselors, and community education. Conclusions Stigma is highly prevalent and negatively impacts TB care and the well-being of PWTB, warranting its assessment as a primary outcome rather than an intermediary contributor to poor outcomes. Multi-component, multi-level stigma interventions are needed, including counseling for PWTB and education for health workers and communities. Such interventions must incorporate contextual differences based on gender or setting, and use survivor-guided messaging to foster stigma resilience.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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