An Evaluation of Passive and Active Approaches to Improve Tuberculosis Notifications in Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Afghanistan, improving TB case detection remains challenging. In 2014, only half of the estimated incident TB cases were notified, and notifications have decreased since peaking in 2007. Active case finding has been increasingly considered to improve TB case notifications. While access to health services has improved in Afghanistan, it remains poor and many people seeking health services won't receive proper care. METHODS: From October 2011 through December 2012 we conducted three separate case finding strategies in six provinces of Afghanistan and measured impact on TB case notification. Systematically screening cough among attendees at 47 health facilities, active household contact investigation of smear-positive index TB patients, and active screening at 15 camps for internally displaced people were conducted. We collected both intervention yield and official quarterly notification data. Additional TB notifications were calculated by comparing numbers of cases notified during the intervention with those notified before the intervention, then adjusting for secular trends in notification. RESULTS: We screened 2,022,127 people for TB symptoms during the intervention, tested 59,838 with smear microscopy and detected 5,046 people with smear-positive TB. Most cases (81.7%, 4,125) were identified in health facilities while nearly 20% were found through active case finding. A 56% increase in smear-positive TB notifications was observed between the baseline and intervention periods among the 47 health facilities, where cases detected by all three strategies were notified. DISCUSSION: While most people with TB are likely to be identified through health facility screening, there are many people who remain without a proper diagnosis if outreach is not attempted. This is especially true in places like Afghanistan where access to general services is poor. Targeted active case finding can improve the number of people who are detected and treated for TB and can push towards the targets of the Stop TB Global Plan and End TB Strategy.
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 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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».