The Global Fund in China: Multidrug-resistant tuberculosis nationwide programmatic scale-up and challenges to transition to full country ownership
Notice bibliographique
Résumé
China has the world's second largest burden of multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB; resistance to at least isoniazid and rifampicin), with an estimated 57,000 cases (range, 48,000-67,000) among notified pulmonary TB patients in 2015. During October 1, 2006-June 30, 2014, China expanded MDR-TB care through a partnership with the Global Fund to Fight AIDS, Tuberculosis, and Malaria (Global Fund). We analyzed data on site expansion, patient enrolment, treatment outcomes, cost per patient, and overall programme expenditure. China expanded MDR-TB diagnostic and treatment services from 2 prefectures in 2006 to 92 prefectures, covering 921 of the country's 3,000 counties by June 2014. A total of 130,910 patients were tested for MDR-TB, resulting in 13,744 laboratory-confirmed cases, and 9,183 patients started on MDR-TB treatment. Treatment success was 48.4% (2011 cohort). The partnership between China and the Global Fund resulted in enormous gains. However, changes to health system TB delivery and financing coincided with the completion of the Global Fund Programme, and could potentially impact TB and MDR-TB control. Transition to full country financial ownership is proving difficult, with a decline in enrollment and insufficient financial coverage. Given needed improvement to the current treatment success rates, these factors jeopardise investments made for MDR-TB control and care. China now has a chance to cement its status in TB control by strengthening future financing and ensuring ongoing commitment to quality service delivery.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».