Challenges to Rehabilitation Services in Sub-Saharan Africa From a User, Health System, and Service Provider Perspective: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rehabilitation aims to restore and optimize the functioning of impaired systems for people with disabilities. It is an integral part of universal health coverage, and access to it is a human right. Objective: We aimed to identify the key challenges to rehabilitation services in Sub-Saharan Africa from a user, health system, and service provider perspective. Methods: This scoping review was conducted in accordance with the 5-stage framework proposed by Arksey and O'Malley. A comprehensive electronic search was run to identify published articles on rehabilitation services in Sub-Saharan Africa. Of the 131 articles retrieved, 83 articles were assessed for eligibility and 15 papers that met the inclusion criteria were considered. Results: The results show that people with disabilities in Sub-Saharan Africa face multifactorial challenges to access rehabilitation services. Poor access to rehabilitation services is associated with less attention given to rehabilitation by governments, which leads to less funding, negative cultural and social beliefs, fewer rehabilitation centers, poorly equipped rehabilitation units, failure of health systems, lack of training to rehabilitation practitioners, and logistical and financial constraints. This review also reveals that digital rehabilitation reduces costs and improves access to services in hard-to-reach geographical areas. However, digital rehabilitation faces challenges as well, including connectivity issues, inaccessibility to technology, a lack of technical knowledge, a lack of privacy, and ethical concerns. Conclusions: People with disabilities face multifactorial challenges to access rehabilitation services in Sub-Saharan Africa. It is therefore critical to address these challenges to optimize patients' health outcomes and offer better rehabilitation services.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».