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Enregistrement W4408004415 · doi:10.3389/fitd.2025.1544842

Community-based models for neglected tropical diseases affecting the skin: a scoping review

2025· review· en· W4408004415 sur OpenAlexaff
India Hotopf, Shahreen Chowdhury, Guillermo Robert, Mary Ellen Sellers, Maneesh Phillip, Anil Fastenau, Maria del Mar Marais, Constanze Vettel, Mijanur Rahman, Rajni Kant Singh, Becks Hill, Ahmed Bekere, Laura Dean

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Tropical Diseases · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic Diseases Research and Treatment
Établissements canadiensCustom Security Industries (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglected tropical diseasesTropical diseaseGeographyMedicinePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin neglected tropical diseases (NTDs) cause physical impairments, and socioeconomic and mental health impacts, often exacerbated by social stigma. The WHO 2030 road map calls for integrated, person-centred care; community-based groups (CBGs) present a community-led solution. However, evidence is limited and CBGs are not consistently being operationalised across health systems. The UPLIFT study is developing and piloting a harmonised CBG tool. This scoping review aimed to identify preferred practices in existing skin-NTD CBG models and recommend a holistic framework for best practice. We searched four peer-reviewed databases and key organisations’ websites, for terms related to CBGs and skin-NTDs. Eligible studies explored community models and skin NTDs and were published in English from 2000 onwards. Studies with quantitative, qualitative, or mixed method approaches, and secondary analysis or evidence synthesis were eligible. Studies failing to fulfil the criteria, opinion pieces, cross-sectional surveys, editorials, and case studies were excluded. Outcomes on key CBG domains were thematically identified and explored from literature and discussions with subject matter experts: self-care, mental health, livelihood, and governance. Data were compiled in Excel and charted according to CBG domain and other key information (e.g., outcome and method of measurement), before writing up findings thematically. Fifty-four eligible citations were identified, including 38 peer-reviewed papers. Most studies were pretest/posttests conducted in Asia, targeting mainly leprosy, with heterogeneity in study designs and evaluative measures. Only four studies explored all CBG domains, with few CBGs including formal mental health support, livelihood activities and advocacy and awareness activities. Current research on the burden of skin-NTDs is predominantly focused on leprosy, leaving a significant gap in research on other skin-NTDs, particularly in the African region. Most CBGs are failing to integrate into health systems and mainstream important programmatic components such as sustainability and gender considerations. To address these gaps and work towards a harmonised CBG approach, we present a framework of best practice and recommend further research, targeting multiple skin-NTDs in unison.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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