A holistic approach to address female genital schistosomiasis in Ghana and Madagascar: the FGS Accelerated Scale Together Package
Notice bibliographique
Résumé
Women and girls who have been infected with the blood fluke Schistosoma haematobium can experience the chronic form of urogenital schistosomiasis, called female genital schistosomiasis (FGS). Some FGS symptoms resemble sexually transmitted infections. As a result, women and girls seeking treatment are often misdiagnosed and stigmatized. The FGS Accelerated Scale Together (FAST) Package project implemented a holistic approach to address FGS combining proven interventions in training, mass drug administration, diagnosis, and treatment as well as community awareness to address FGS in four selected districts in Ghana and Madagascar. The FAST Package was supported by an FGS National Committee who provided guidance on integration at the national level. Using an implementation research design, researchers worked closely with government counterparts in the programs for neglected tropical diseases in both countries. Baseline cross-sectional surveys and qualitative methodologies collected information on schistosomiasis and FGS awareness, experience with health seeking behaviors and knowledge of schistosomiasis prevention amongst community members and teachers. FAST Package interventions included healthcare provider training delivered in online and in person formats; development of an Educators’ booklet to support schistosomiasis/FGS awareness creation among teachers, healthcare providers and community members; suspected FGS case detection; and advocacy for the provision of praziquantel in the primary health care system. Endline results included a cross-sectional survey and qualitative methodologies amongst community members and teachers, including Photovoice for women of reproductive health age exposed to FGS. This paper presents a description of the FAST Package project, the value of its holistic approach, and selected results from both countries. It discusses the lessons learnt highlighting some of the challenges and opportunities for integration within the health system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».