Study on comprehensive measures for improving early detection of TB infection source
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the early case detection model of tuberculosis infection source by way of a series of measures carried out in the demonstration zone.Methods Several activities were carried out in Qiaokou and Jianghan districts of Wuhan,including: community health health education,clue survey,key population screening,smear-negative tuberculosis sputum culture,regulating tuberculosis epidemic report and referral of general hospitals etc.The data were collected and analyzed by using of EXCEL and SAS8.1 software.Results In the first quarter of 2011,the number of consulting TB suspects reached 7065 in these two districts,far more than that before intervening.The primary visiting rate gone up to 20.48‰.The referral arrival rate and overall arrival rate were 81.15% and 99.23% respectively.Through clue survey,30077 TB suspects were detected,accounting for 3.88% of the total screening population.Among the high risk population receiving TB screening,169 TB suspects were detected and the detection rate was 2.71%,of which there were two multi-drug resistant cases.Besides,the sputum specimens of 175 initial treated smear-negative TB patients were cultured,and the result showed that 15 cases were positive and 160 negative.Among the 137 Smear positive TB cases detected during the first quarter of 2011,case consulting delay and doctor diagnosis delay were 32.85% and 22.63% respectively,the overall delay rate was 23.36%,while the early detection rate was 76.64%.Conclusions Taking comprehensive measures can early discover TB patients,however,powerful fund support is also crucial for its sustainable and intensive development.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».