Active Referral: An Innovative Approach to Engaging Traditional Health Providers in TB Control in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The involvement of traditional healthcare providers (THPs) has been suggested among strategies to increase tuberculosis case detection. Burkina Faso has embarked on such an attempt. This study is a preliminary assessment of that model. METHODS: Qualitative data were collected using unstructured key informant interviews with policy makers, group interviews with THPs and health workers, and field visits to THPs. Quantitative data were collected from program reports and the national tuberculosis (TB) control database. RESULTS AND ANALYSIS: The distribution of tasks among THPs, intermediary organizations and clinicians is appealing, especially the focus on active referral. THPs are offered incentives based on numbers of suspected cases confirmed by health workers at the clinic, based on microscopy results or clinical assessment. The positivity rate was 23% and 9% for 2006 and 2007, respectively. The contribution of the program to national case detection was estimated at 2% for 2006. Because it relied totally on donor funding, the program suffered from irregular disbursements, resulting in periodic decreases in activities and outcomes. CONCLUSIONS: The study shows that single interventions require a broader positive policy environment to be sustainable. Even if the active referral approach seems effective in enhancing TB case detection, more complex policy work and direction, domestic financial contribution and additional evidence for cost-effectiveness are needed before the approach can be established as a national policy.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».