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Enregistrement W2315767706 · doi:10.1080/20477724.2016.1156902

Repeated training of accredited social health activists (ASHAs) for improved detection of visceral leishmaniasis cases in Bihar, India

2016· article· en· W2315767706 sur OpenAlexafffund
Vidya Nand Ravi Das, Ravindra Nath Pandey, Vijay Kumar, Krishna Pandey, Niyamat Ali Siddiqui, Rakesh Bihari Verma, Greg Matlashewski, Pradeep Das

Notice bibliographique

RevuePathogens and Global Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGrand Challenges Canada
Mots-clésAshaMedicineReferralAccreditationHealth careFamily medicineSocial determinants of healthPopulationPhysical therapyNursingEnvironmental healthPublic healthMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accredited Social Health Activists (ASHAs) are incentive-based, female health workers responsible for a village of 1000 population and living in the same community and render valuable services towards maternal and child health care, polio elimination program and other health care-related activities including visceral leishmaniasis (VL). One of the major health concerns is that cases remain in the endemic villages for weeks without treatment causing increased likelihood to treatment failure and disease transmission in the community. To address this problem, we have begun a training program for ASHAs to enhance early detection of potential VL cases and referring them to their local Primary Health Centers (PHCs) for diagnosis and treatment. The result of this training showed increased referral rate to PHCs for diagnosis and treatment. Encouraged with the results from a single training session, we determined in the present study whether repeated training of ASHAs resulted in an a further increase in VL case referral to the local PHCs. After two training sessions, VL referrals by ASHAs increased to 46% as compared to 28% after a single training session in this cohort and a baseline of 7% before training. ASHA training is an effective way to conduct active case detection of VL cases and should be repeated once a year.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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