Factors Hindering Effective Implementation of Trachoma MDA Programme among Communities in Three Districts in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trachoma is a neglected tropical disease affecting many communities in the low-income countries. This study explored in the Trachoma endemic districts in Tanzania factors that have contributed to poor success in the elimination of trachoma using Mass Drug Administration. METHODS: We reviewed reports from the Neglected Tropical Diseases (NTD) Control Programme on the assessment outcome investigations on trachoma surveillance in Monduli, Mpwapwa and Kalambo districts in Tanzania. The reports contained data collected using interviews and focus group discussions with key informants, District Medical Officers, NTD Programme Coordinators, WASH focal persons, veterinarians; frontline health workers and community drug distributors (CDDs). Quotes from participants were used to generate themes and subthemes. RESULTS: Planning for mass drug administration; regional and district council’s programme coordination; household registration; logistic, supply chain and community perception on Azithromycin emerged as major concerns. CONCLUSION: Participants expressed that planning, logistical, operational issues and socio-cultural factors have compromised successful elimination of Trachoma in the studied communities. It is recommended that the NTDC programme should develop targeted socio-cultural, behavioural, change communication materials for elders, men, women and youth groups and should work closely with partners to conduct situation analysis and develop a long-term strategy to address social norms, misconceptions about trachoma and the medicines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».