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Enregistrement W4415917113 · doi:10.1186/s12889-025-24780-z

Community acceptability of cardiovascular risk screening in faith centres in the Kassena-Nankana districts of Northern Ghana: a qualitative study

2025· article· en· W4415917113 sur OpenAlexaff
Samuel Chatio, Natalie Darko, Sawudatu Zakariah-Akoto, Engelbert A. Nonterah, Ceri Jones, Joseph Alale Aweeya, Ffion Curtis, Setor K. Kunutsor, Samuel Seidu, Patrick Ansah

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesNIHR Leicester Biomedical Research CentreEuropean Foundation for the Study of DiabetesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésFocus groupBiostatisticsQualitative researchPublic healthCommunity healthHealth services researchEpidemiologyCommunity-based participatory researchFaith

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study explored the community acceptability of a faith-based screening programme for cardiometabolic risk factors, specifically type 2 diabetes and hypertension, among faith congregation members in Northern Ghana. METHODS: The research team conducted 18 in-depth semi-structured qualitative interviews and 10 focus groups, with a total of 123 participants, between October 2022 and February 2023 to discuss the acceptability of a proposed faith-based screening programme. Participants included faith leaders, congregation member nurses, and other congregation members from six religious organizations in the Kassena-Nankana East Municipality and West District in the Upper East Region of Northern Ghana. The study population ranged from 18 to 85 years old. The analytical process involved a combined inductive and deductive thematic analysis to identify key themes related to community acceptability of cardiovascular risk screening. RESULTS: Participants' comments on the acceptability of the proposed screening programme centred on four key themes: (1) Awareness and perception of type 2 diabetes and hypertension, (2) Perceptions of current screening services, (3) Challenges in Implementation, (4) Implementation strategies (what might work). All participants expressed a willingness to participate in the programme, though its success was deemed contingent on the provision of free screening services, access to treatment, and addressing certain challenges: stigma surrounding diagnosis, and concerns about treatment affordability. Solutions included support from congregation health professionals in delivering screenings, access to diabetes treatment, and assurances of maintaining patient confidentiality. CONCLUSIONS: The findings highlight community acceptability and willingness to participate in the screening programme, contingent upon addressing key challenges identified through both focus group discussions and in-depth interviews. These challenges included concerns about treatment affordability, the need for comprehensive community education, maintaining confidentiality, and ensuring screening services are convenient and time efficient. Participants emphasized the importance of leveraging congregation-based health professionals, providing pre- and post-screening counselling, and offering follow-up support for those diagnosed. These insights demonstrate that while faith-based centres present a promising platform for health interventions. The findings highlight the need for multi-sectoral collaboration to ensure equitable access, referral, and follow-up across health and community systems, addressing these barriers is crucial for successful implementation and sustainability.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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