Co-developing strategies for leprosy management in Malaysia: A transdisciplinary research approach involving individuals affected by leprosy and other stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Despite Malaysia's low leprosy prevalence, new cases continue to emerge in rural and Indigenous communities. National strategies often prioritise elimination and surveillance, while overlooking the needs and challenges of individuals affected by leprosy and those managing their care. This study employed a transdisciplinary research approach, guided by the Dialogue Model, to co-develop context-specific strategies to improve the lives of those affected through participatory engagement with both groups. Conducted across three high-burden states in Peninsular Malaysia, the research involved a desk review and stakeholder mapping, followed by 40 in-depth interviews with affected individuals and other stakeholders. These were complemented by a stakeholder workshop, a focus group discussion, and an evaluation of implemented strategies. Participants identified overlapping and divergent concerns, including stigma, financial hardship, access barriers, interagency coordination, and awareness gaps. These findings informed the co-development of locally grounded strategies, some of which have since been trialled at the community level. While not primarily intended to influence national policy, the study generated actionable strategies to improve leprosy care delivery in underserved settings. This approach demonstrates how transdisciplinary methods can help align community experiences with service provision in neglected tropical disease programmes, particularly in low-endemic contexts, and contribute to more equitable global health systems.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».