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Enregistrement W2735519709 · doi:10.7717/peerj.3567

Implementation of the Xpert MTB/RIF assay for tuberculosis in Mongolia: a qualitative exploration of barriers and enablers

2017· article· en· W2735519709 sur OpenAlexaff
Nicole Rendell, Solongo Bekhbat, Gantungalag Ganbaatar, Munkhjargal Dorjravdan, Madhukar Pai, Claudia C. Dobler

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTuberculosisStaffingTroubleshootingGeneXpert MTB/RIFImplementation researchNursingPsychological interventionMycobacterium tuberculosisPathologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of our study was to identify barriers and enablers to implementation of the Xpert MTB/RIF test within Mongolia's National Tuberculosis Program. METHODS: Twenty-foursemi-structured interviews were conducted between June and September 2015 with laboratory staff and tuberculosis physicians in Mongolia's capital Ulaanbaatar and regional towns where Xpert MTB/RIF testing had been implemented. Interviews were recorded, transcribed, translated and analysed thematically using NVIVO qualitative analysis software. RESULTS: Eight laboratory staff (five from the National Tuberculosis Reference Laboratory in Ulaanbaatar and three from provincial laboratories) and sixteen tuberculosis physicians (five from the Mongolian National Center for Communicable Diseases in Ulaanbaatar, four from district tuberculosis clinics in Ulaanbaatar and seven from provincial tuberculosis clinics) were interviewed. Major barriers to Xpert MTB/RIF implementation identified were: lack of awareness of program guidelines; inadequate staffing arrangements; problems with cartridge supply management; lack of local repair options for the Xpert machines; lack of regular formal training; paper based system; delayed treatment initiation due to consensus meeting and poor sample quality. Enablers to Xpert MTB/RIF implementation included availability of guidelines in the local language; provision of extra laboratory staff, shift working arrangements and additional modules; capacity for troubleshooting internally; access to experts; opportunities for peer learning; common understanding of diagnostic algorithms and decentralised testing. CONCLUSION: Our study identified a number of barriers and enablers to implementation of Xpert MTB/RIF in the Mongolian National Tuberculosis Program. Lessons learned from this study can help to facilitate implementation of Xpert MTB/RIF in other Mongolian locations as well as other low-and middle-income countries.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeQualitatif
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

Citations24
Publié2017
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Résumé présentoui

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