Digital health to end tuberculosis in the Sustainable Development Goals era: achievements, evidence and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Until 2015, the United Nations Millennium Development Goals provided a framework for countries to work towards targets aimed at improving health. Major progress was achieved globally as a result of this drive. Important challenges, however, persist for both communicable ( e.g. tuberculosis (TB) and HIV) and noncommunicable ( e.g. tobacco use) health problems. The Sustainable Development Goals (SDGs), which now guide the global development agenda until 2030, approach these health problems more holistically [1]. The “integrated and indivisible” nature of the SDGs requires action across all layers of society. To achieve the health-specific Goal 3 (“Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages”), countries also need to act on the other 16 SDGs, such as poverty (Goal 1), malnutrition (Goal 2), gender-associated inequalities (Goal 5), investment in information and communications technology and in research by the public and private sectors (Goal 9), transparency, accountability and nondiscriminatory laws (Goal 16), and cross-sectoral collaboration and partnerships (Goal 17). Use of digital technologies to support TB care and prevention can be a model for broader action to achieve the SDGs The authors acknowledge the contribution to the arguments presented in this article of the Global Task Force on digital health for TB , chaired by Giovanni Battista Migliori (WHO Collaborating Centre for TB and Lung Diseases, Maugeri Care and Research Institute, Tradate, Italy), and composed of Andrei Dadu (WHO Regional Office for Europe, Copenhagen, Denmark), Claudia Denkinger (FIND, Geneva, Switzerland), Luis Gustavo do Valle Bastos (Global Drug Facility, Geneva, Switzerland), Richard Garfein (University of California San Diego, San Diego, CA, USA), Richard Lester (University of British Columbia, Vancouver, Canada), Kirankumar Rade (Revised National TB Control Programme, New Delhi, India), Lal Sadasivan (PATH, Washington, DC, USA), Kaiser Shen (USAID, Washington, DC, USA), Alena Skrahina (National TB Programme, Minsk, Belarus), Giovanni Sotgiu (University of Sassari, Sassari, Italy), Alistair Story (Find & Treat, London, UK), Khin Swe Win (Myanmar Medical Association, Yangon, Myanmar), Zelalem Temesgen (Mayo Clinic, Rochester, MN, USA), Bruce V. Thomas (The Arcady Group, Richmond, VA, USA), Kristian van Kalmthout (KNCV Tuberculosis Foundation, The Hague, The Netherlands), Arne von Delft (TB PROOF, Cape Town, South Africa) and Mohammed Yassin (Global Fund to Fight AIDS, TB and Malaria, Geneva, Switzerland). This editorial also draws on some of the discussions at a WHO/ERS consulation held in February 2017 \[18\] (figure 1).
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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 | 0,026 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».