Pathways and costs of care for patients with tuberculosis symptoms in rural Uganda
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Latent tuberculous infection (LTBI) remains a significant source of new active tuberculosis cases. Recent guidelines encourage primary care physicians to prescribe LTBI treatment; however, there have been no investigations into the impact on treatment completion. OBJECTIVE: To estimate LTBI treatment initiation and completion rates by primary care physicians. DESIGN: A historical cohort study was conducted with Quebec residents dispensed isoniazid (INH) between 1 January 1998 and 31 December 2005. Information was obtained from administrative health insurance data. Regression modeling was used to estimate the association of completion rates with prescribing physician specialty, after adjustment for initial health status and other patient characteristics. RESULTS: A total of 14,753 people were dispensed INH for LTBI treatment. Primary care physicians initiated 3863 (26%) treatments. This proportion decreased from 28.7% in 1998 to 21.1% in 2005. Patients initiated on treatment by primary care physicians were less likely to complete treatment (OR 0.79, 95%CI 0.72-0.86). Only 5977 (40.5%) patients completed treatment; the average treatment duration of the primary care physician group was 11 days less (P < 0.0001). CONCLUSION: Primary care physicians initiated a substantial number of LTBI treatments, but less than half of patients completed treatment regardless of the physician specialty. Primary care physicians should be supported to enhance treatment completion.
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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 ».