Knowledge of tuberculosis-treatment prescription of health workers: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Treating tuberculosis (TB) patients with inappropriate treatment regimens can lead to treatment failure and, thus, patients who have not been cured and/or to the development of (multi)-drug resistance. A systematic review was performed to assess the knowledge of appropriate TB drug regimens among all categories of healthcare workers (HCWs). In January 2011, MEDLINE, EMBASE and other databases were searched for relevant articles. Observational studies published as of the year 2000 that assessed HCW knowledge of TB treatment were selected. A treatment regimen, drug dosage or treatment duration was considered inappropriate if it was not recommended by national guidelines or by the World Health Organization (WHO). Of 1,896 studies, 31 were included from 14 different countries. No study was performed in Europe. In all studies, HCWs with inappropriate knowledge of treatment regimens (8-100%) or treatment duration (5-99%) were observed. The few studies providing detailed data showed that HCWs mainly reported giving treatment regimens with too many drugs and for too long. Knowledge of appropriate doses was also insufficient in most studies. The available studies show that there is a lack of knowledge of national or international TB treatment guidelines and recommendations. Generalisation of the findings to other settings and countries should be done with caution.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».