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Enregistrement W2109182328 · doi:10.1183/09031936.00214014

Towards tuberculosis elimination: an action framework for low-incidence countries

2015· review· en· W2109182328 sur OpenAlexaff
Knut Lönnroth, Giovanni Battista Migliori, Ibrahim Abubakar, Lia D’Ambrosio, Gèrard de Vries, Roland Diel, Paul Douglas, Dennis Falzon, Marc-Andre Gaudreau, Delia Goletti, Edilberto González Ochoa, Philip LoBue, Alberto Matteelli, Howard Njoo, Ivan Solovič, Alistair Story, Tamara Tayeb, Marieke J. van der Werf, Diana Weil, Jean-Pierre Zellweger, Mohamed Abdel Aziz, Mohamed R.M. Al Lawati, Stefano Aliberti, Wouter Arrázola de Oñate, Dráurio Barreira, Vineet Bhatia, Francesco Blasi, Amy Bloom, Judith Bruchfeld, Francesco Castelli, Rosella Centis, Daniel Chemtob, Daniela María Cirillo, Alberto Colorado, Andrei Dadu, Ulf R. Dahle, Laura De Paoli, Hannah Monica Dias, Raquel Duarte, Lanfranco Fattorini, Mina Gaga, Haileyesus Getahun, Philippe Glaziou, Lasha Goguadze, Mirtha del Granado, Walter Haas, Asko Järvinen, Geun‐Yong Kwon, Davide Mosca, Payam Nahid, Nobuyuki Nishikiori, Isabel Noguer, Joan O’Donnell, Analita Pace-Asciak, Maria Grazia Pompa, G Popescu, Carlos Robalo Cordeiro, Karin Rønning, Morten Rühwald, J.P. Sculier, Aleksandar Šimunović, Alison Smith‐Palmer, Giovanni Sotgiu, Giorgia Sulis, Carlos A. Torres‐Duque, Kazunori Umeki, Mukund Uplekar, Catharina Van Weezenbeek, Tuula Vasankari, Robert J. Vitillo, Constantia Voniatis, Maryse Wanlin, Mario Raviǵlione

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchEuropean Respiratory SocietyWorld Health Organization
Mots-clésMedicinePopulationTuberculosisPsychological interventionPublic healthEnvironmental healthTransmission (telecommunications)Incidence (geometry)EpidemiologyEconomic growthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes an action framework for countries with low tuberculosis (TB) incidence (<100 TB cases per million population) that are striving for TB elimination. The framework sets out priority interventions required for these countries to progress first towards "pre-elimination" (<10 cases per million) and eventually the elimination of TB as a public health problem (less than one case per million). TB epidemiology in most low-incidence countries is characterised by a low rate of transmission in the general population, occasional outbreaks, a majority of TB cases generated from progression of latent TB infection (LTBI) rather than local transmission, concentration to certain vulnerable and hard-to-reach risk groups, and challenges posed by cross-border migration. Common health system challenges are that political commitment, funding, clinical expertise and general awareness of TB diminishes as TB incidence falls. The framework presents a tailored response to these challenges, grouped into eight priority action areas: 1) ensure political commitment, funding and stewardship for planning and essential services; 2) address the most vulnerable and hard-to-reach groups; 3) address special needs of migrants and cross-border issues; 4) undertake screening for active TB and LTBI in TB contacts and selected high-risk groups, and provide appropriate treatment; 5) optimise the prevention and care of drug-resistant TB; 6) ensure continued surveillance, programme monitoring and evaluation and case-based data management; 7) invest in research and new tools; and 8) support global TB prevention, care and control. The overall approach needs to be multisectorial, focusing on equitable access to high-quality diagnosis and care, and on addressing the social determinants of TB. Because of increasing globalisation and population mobility, the response needs to have both national and global dimensions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0120,025
Communication savante0,0230,015
Science ouverte0,0100,028
Intégrité de la recherche0,0220,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations774
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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