Exploring the impact of mobile and migrant populations on mass drug administration coverage and effectiveness in Africa: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neglected tropical diseases (NTDs) affect populations in tropical regions, particularly low- and middle-income countries with limited economic and health resources. Mass drug administration (MDA) is a strategy for controlling and eliminating NTDs by treating entire at-risk populations to reduce parasite loads, interrupt transmission, and prevent reinfection. It is cost-effective, and promotes equity by reaching underserved communities. MDA is a critical approach to controlling and eliminating NTDs. Mobile populations in Africa such as nomadic groups and internally displaced persons, may lack access to MDA, which poses challenges to NTD elimination. This study aims to explore the influence of population mobility on the implementation, effectiveness, and sustainability of MDA in Africa. MATERIALS AND METHODS: This scoping review adheres to the PRISMA extension for scoping reviews and Joanna Briggs Institute (JBI) methodology. PCC (Population, Concept, Context) serves as the foundation for the study. Relevant papers published after 2000 will be identified through a comprehensive search of Medline Ovid, Embase, Web of Science, and gray literature. Studies addressing challenges to MDA in Africa's and related to mobile populations will be included. An Excel spreadsheet modified from the JBI will be used for data extraction and analysis. CONCLUSION: The results of this review will shed light on how MDA coverage is affected by the phenomenon of mobile and migrant populations and what effective approaches, if any, have been used to address this problem and improve overall population access to MDA.
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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) | 0,001 | 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 ».