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Enregistrement W2524621393 · doi:10.1093/ajcp/aqw138

Effect of On-Site Support on Laboratory Practice for Human Immunodeficiency Virus, Tuberculosis, and Malaria Testing

2016· article· en· W2524621393 sur OpenAlexaff
Sarah Burnett, Martin Mbonye, Robert K. Martin, Allan Ronald, Stella Zawedde‐Muyanja, Kelly Willis, Robert Colebunders, Yukari C. Manabe, Marcia R. Weaver

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaSputumMedicineTuberculosisHuman immunodeficiency virus (HIV)Medical laboratoryImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the effect of on-site support in improving human immunodeficiency virus (HIV) rapid testing, tuberculosis (TB) sputum microscopy, and malaria microscopy among laboratory staff in a low-resource setting. METHODS: This cluster randomized trial was conducted at 36 health facilities in Uganda. From April to December 2010, laboratory staff at 18 facilities participated in monthly on-site visits, and 18 served as control facilities. After intervention, 128 laboratory staff were observed performing 587 laboratory tests across three diseases: HIV rapid testing, TB sputum microscopy, and malaria microscopy. Outcomes were the proportion of laboratory procedures correctly completed for the three laboratory tests. RESULTS: Laboratory staff in the intervention arm performed significantly better than the control arm in correctly completing laboratory procedures for all three laboratory tests, with an adjusted relative risk (95% confidence interval) of 1.18 (1.10-1.26) for HIV rapid testing, 1.29 (1.21-1.40) for TB sputum microscopy, and 1.19 (1.11-1.27) for malaria microscopy. CONCLUSIONS: On-site support significantly improved laboratory practices in conducting HIV rapid testing, TB sputum microscopy, and malaria microscopy. It could be an effective method for improving laboratory practice, without taking limited laboratory staff away from health facilities for training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,411 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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