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Enregistrement W2409936490 · doi:10.5588/ijtld.15.0562

Treatment as diagnosis and diagnosis as treatment: empirical management of presumptive tuberculosis in India

2016· article· en· W2409936490 sur OpenAlexaff
Andrew McDowell, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Tuberculosis and Lung Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrivate sectorTuberculosisEmpirical treatmentEmpirical researchPublic sectorIntensive care medicineEmpirical evidenceFamily medicineAntibioticsEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mismanagement of TB is a concern in the Indian private sector, and empirical management might be a key contributor. OBJECTIVE: To understand factors associated with empirical diagnosis and treatment of presumed TB in India's private sector and examine their effects on TB care. DESIGN: In this ethnographic study, 110 private practitioners of varying qualification who interacted with TB patients (90 in Mumbai and 20 in Patna) were interviewed, and a subset was observed while providing clinical care. Interviews and observations were analysed for indicators of empirical diagnosis and treatment. RESULTS: All non-specialist practitioners began antibiotic treatment, especially quinolones, for persistent cough before prescribing a test. Several factors contribute to empirical management. These include a common practice use of medications as diagnostic tools, a desire to provide rapid symptom relief to patients, a desire to manage illness costs effectively, uncertainty about the presentation of TB, the effects of broad spectrum antibiotics on TB symptomology, and uncertainty about the accuracy of available TB tests. CONCLUSION: Empiricism in general and in TB care is widespread in the urban private sector in India. Ethnography might offer useful insights for addressing this in public-private mix models.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations73
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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