Did FIDELIS projects contribute to the detection of new smear-positive pulmonary tuberculosis cases in China?
Notice bibliographique
Résumé
Setting: The first phase of the Fund for Innovative DOTS Expansion through Local Initiatives to Stop TB (FIDELIS) projects in China started in 2003. Objective: To determine whether the FIDELIS projects contributed to the increased case detection rate for new smear-positive pulmonary tuberculosis (PTB) in China. Methods: We compared the case notification rates (CNRs) in the intervention year with those of the previous year in the FIDELIS areas, then compared the difference between the CNRs of the intervention year and the previous year in the FIDELIS areas with those in the non-FI-DELIS areas within the province. Results: There was an increase in the CNR in the intervention year compared with the previous year for all the project sites. The differences between the CNR in the intervention year and the previous year ranged from 6.4 to 31.1 per 100 000 population in the FIDELIS areas and from 2.9 to 20.4/100 000 in the non-FIDELIS areas. Differences-in-differences analysis shows that the differences in the CNRs in the FIDELIS areas were not statistically significantly different from those in the non-FIDELIS areas ( P = 0.393). Conclusion: The FIDELIS projects may have contributed to the increase in case detection of new smear-positive PTB in China, but the level of evidence is low.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».