Accelerated Active Case Detection of Visceral Leishmaniasis Patients in Endemic Villages of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The visceral leishmaniasis (VL) elimination program in Bangladesh is in its attack phase. The primary goal of this phase is to decrease the burden of VL as much as possible. Active case detection (ACD) by the fever camp method and an approach using past VL cases in the last 6-12 months have been found useful for detection of VL patients in the community. We aimed to explore the yield of Accelerated Active Case Detection (AACD) of non-self reporting VL as well as the factors that are associated with non-self reporting to hospitals in endemic communities of Bangladesh. METHODS: Our study was conducted in the Trishal sub-district of Mymensingh, a highly VL endemic region of Bangladesh. We used a two-stage sampling strategy from 12 VL endemic unions of Trishal. Two villages from each union were selected at random. We looked for VL patients who had self-reported to the hospital and were under treatment from these villages. Then we conducted AACD for VL cases in those villages using house-to-house visit. Suspected VL cases were referred to the Trishal hospital where diagnosis and treatment of VL was done following National Guidelines for VL case management. We collected socio-demographic information from patients or a patient guardian using a structured questionnaire. RESULTS: The total number of VL cases was 51. Nineteen of 51 (37.3%) were identified by AACD. Poverty, female gender and poor knowledge about VL were independent factors associated with non self-reporting to the hospital. CONCLUSION: Our primary finding is that AACD is a useful method for early detection of VL cases that would otherwise go unreported to the hospital in later stage due to poverty, poor knowledge about VL and gender inequity. We recommend that the National VL Program should consider AACD to strengthen its early VL case detection strategy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».