The indirect cost due to pulmonary Tuberculosis in patients receiving treatment in Bauchi State—Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the time spent and income lost by patients and their households for seeking tuberculosis diagnosis and treatment in Bauchi State-Nigeria. METHOD: A cross sectional study where 242 TB patients were sampled from 27 out of 67 facilities providing TB services in a north-eastern state of Nigeria. Sampling was stratified based on facility type, patients' HIV status and gender. RESULTS: The income lost among the hospitalized group was estimated at $156/patient and about $114 in the non-hospitalized patients group. Age, gender, facility of diagnosis, level of education and occupation were significant (p-values <0.05) associated with total (both patients and their households) income lost. However, AFB sputum-smear result and HIV status had no significant effects on the income lost. Hospitalised patients spent an average time of 924.98 hours for diagnosis and treatment whereas the non-hospitalised spent an average of 141.29 hours. The estimated US dollar valued of these hours was US517.98 and US$79.13 for hospitalised and non-hospitalised patient groups respectively. Hospitalisation and the facility of diagnosis were statistically significant (p-value <0.05) predictors of the time patients and household spent on TB. CONCLUSION: Tuberculosis poses causes tremendous burden in terms of time and productivity lost to both patients and their households in Bauchi State Nigeria.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».