Disease diagnosis in primary care in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The overall burden of disease (BOD) especially for infectious diseases is higher in Sub-Saharan Africa than other regions of the world. Existing data collected through the Health Management Information System (HMIS) may not be optimal to measure BOD. The Infectious Diseases Capacity Building Evaluation (IDCAP) cooperated with the Ugandan Ministry of Health to improve the quality of HMIS data. We describe diagnoses with associated clinical assessments and laboratory investigations of outpatients attending primary care in Uganda. METHODS: IDCAP supported HMIS data collection at 36 health center IVs in Uganda for five months (November 2009 to March 2010) prior to implementation of the IDCAP interventions. Descriptive analyses were performed on a cross-sectional dataset of 209,734 outpatient visits during this period. RESULTS: Over 500 illnesses were diagnosed. Infectious diseases accounted for 76.3% of these and over 30% of visits resulted in multiple diagnoses. Malaria (48.3%), cough/cold (19.4%), and intestinal worms (6.6%) were the most frequently diagnosed illnesses. Body weight was recorded for 36.8% of patients and less than 10% had other clinical assessments recorded. Malaria smears (64.2%) and HIV tests (12.2%) accounted for the majority of 84,638 laboratory tests ordered. Fewer than 30% of patients for whom a laboratory investigation was available to confirm the clinical impression had the specific test performed. CONCLUSIONS: We observed a broad range of diagnoses, a high percentage of multiple diagnoses including true co-morbidities, and underutilization of laboratory support. This emphasizes the complexity of illnesses to be addressed by primary healthcare workers. An improved HMIS collecting timely, quality data is needed. This would adequately describe the burden of disease and processes of care at primary care level, enable appropriate national guidelines, programs and policies and improve accountability for the quality of care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».