A trial to mobilize NGO health volunteers to improve tuberculosis patient care in Sana'a City, Yemen.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study aims to show the feasibility of involvement of Non-Governmental Organization (NGO) health volunteers with regular monitoring mechanism on tuberculosis (TB) control in Sana'a City, Yemen. METHODS: Interventions to mobilize NGO health volunteers with regular monitoring field visits in two selected districts with approximately 400,000 population in Sana'a City were conducted. 52 NGO health volunteers who belonged to a domestic NGO were trained on TB case finding and case holding activities by the national TB control programme staff during the fourth quarter of 2004. RESULTS: 136 new smear-positive TB cases were enrolled from January 2005 to September 2006. The cure rates indicated significant improvement from 73.4% to 84.6% after start of the intervention (p = 0.023). The cure rate of patients whose treatment partners were health volunteers was significantly higher than patients whose treatment partners were health centre staff (93.3% vs. 79.8%, Exact p = 0.045). CONCLUSION: The present study showed the favourable results of the implementation of the intervention in two selected districts in Sana'a City with regards to the treatment outcomes. The National Tuberculosis Control Programme has decided to expand the NGO's health volunteers' involvement as treatment partners to at least urban settings in Yemen.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».