Tuberculosis among nomads in Adamawa, Nigeria: outcomes from two years of active case finding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nomadic populations are often isolated and have difficulty accessing health care, leading to increased morbidity and mortality. Although Nigeria has one of the highest tuberculosis (TB) burdens in Africa, case detection rates remain relatively low. METHODS: Active case finding for TB among nomadic populations was implemented over a 2-year period in Adamawa State. A total of 378 community screening days were organised with local leaders; community volunteers provided treatment support. Xpert(®) MTB/RIF was available for nomads with negative smear results. RESULTS: Through active case finding, 96 376 nomads were verbally screened, yielding 1310 bacteriologically positive patients. The number of patients submitting sputum for smear microscopy statewide increased by 112% compared with the 2 years before the intervention. New smear-positive notifications increased by 49.5%, while notifications of all forms of TB increased by 24.5% compared with expected notifications based on historical trends. Nomads accounted for respectively 31.4% and 26.0% of all smear-positive and all forms TB notifications. Pre-treatment loss to follow-up and treatment outcomes were similar among nomads and non-nomads. DISCUSSION: Nomads in Nigeria have high TB rates, and active case-finding approaches may be useful in identifying and successfully treating them. Large-scale interventions in vulnerable populations can improve TB case detection.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».