Systematic review of barriers to and enablers of tuberculosis diagnosis, notification, and intervention for designing customised intervention package to minimise ‘missing millions’ in tribal communities of India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tribal communities in India experience a very high burden of tuberculosis (TB), estimated at 7030 per million. The diagnosis and notification gaps are substantial, partly due to the geographical remoteness of these populations. Within an overarching study to design an intervention for finding the 'missing millions' among tribal communities, we conducted a systematic review to identify the barriers and enablers of tuberculosis diagnosis and notification, with the aim of developing a contextually relevant intervention. Methods: We searched PubMed, Embase and Web of Science using terms related to TB, diagnosis, notification, barriers, enablers, and interventions. Studies from lower- and lower-middle-income countries (LICs and LMICs) published between 2000-2023 were included. Qualitative and quantitative studies were assessed using the Critical Appraisal Skills Programme tool and Newcastle Ottawa scale, respectively. Narrative and thematic analyses were performed, applying the socio-ecological model (SEM) to categorise barriers and enablers of diagnosis and notification, and the consolidated framework for implementation research (CFIR) to assess intervention implementation. Results: Thirty-four eligible studies from 15 LICs and LMICs were included in the review. At community level, limited knowledge, illiteracy, stigma, geographical inaccessibility, and financial constraints were key barriers of diagnosis. At health system level, active case finding was the major intervention; however, inadequate diagnostic facilities, shortage of trained staff, insufficient incentives, weak counselling, and inadequate budget were the major barriers. Reported enablers were: increasing awareness about TB in the community to reduce stigma, encouragement from family members and TB survivors, mobilising human resources, regular capacity-building and monetary incentives to health workers. Conclusions: This systematic review identified barriers and enablers at multiple levels of the SEM and CFIR frameworks. To addressed the interconnected challenges, multifaceted and context-specific strategies are essential. Approaches that combine community engagement along with health system strengthening are essential for reducing the diagnosis and notification gaps among tribal populations. Registration: PROSPERO: CRD42023439841.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».