Reducing microscopy-based malaria misdiagnosis in a low-resource area of Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Misdiagnosis of malaria is a major problem in Africa leading not only to incorrect individual level treatment, but potentially the acceleration of the spread of drug resistance in low-transmission areas. In this paper we report on the outcomes of a simple intervention that utilized a social entrepreneurship approach (SEA) to reduce misdiagnosis associated with hospital-based microscopy of malaria in a low-transmission area of rural Tanzania. A pre-post assessment was conducted on patients presenting to the hospital outpatient department with malaria and non-malaria like symptoms in January 2009 (pre-intervention) and June 2009 (post-intervention). All participants were asked a health seeking behavior questionnaire and blood samples were taken for local and quality control microscopy. Multivariate logistic regression was conducted to determine magnitude of misdiagnosis with local microscopy pre- versus- post intervention. Local microscopy pre-intervention specificity was 29.5% (95% CI = 21.6% - 38.4%) whereas the post intervention specificity was 68.6% (95% CI = 60.2% - 76.2%). Both pre and post intervention sensitivity were difficult to determine due to an unexpected low number of true positive cases. The proportion of participants misdiagnosed pre-intervention was 70.2% (95%CI = 61.3%-78.0%) as compared to 30.6% (95%CI = 23.2%-38.8%) post-intervention. This resulted in a 39.6% reduction in misdiagnosis of malaria at the local hospital. The magnitude of misdiagnosis for the pre-intervention participants was 5.3 (95%CI = 3.1-9.3) that of the post-intervention participants. In conclusion, this study provides evidence that a simple intervention can meaningfully reduce the magnitude of microscopy-based misdiagnosis of malaria for those individuals seeking treatment for uncomplicated malaria. We anticipate that this intervention will facilitate a valuable and sustainable change in malaria diagnosis at the local hospital.
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 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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».