Assessment of GeneXpert GxAlert platform for multi-drug resistant tuberculosis diagnosis and patients’ linkage to care in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The gap between patients diagnosed with multi-drug resistant tuberculosis (MDR-TB) and enrolment in treatment is one of the major challenges in tuberculosis control programmes. A 4-year (2013-2016) retrospective review of patients' clinical data and subsequent in-depth interviews with health providers were conducted to assess the effectiveness of the GeneXpert GxAlert platform for MDR-TB diagnosis and its impact on linkage of patients to care in Tanzania. RESULTS: A total of 782 new rifampicin resistant cases were notified, but only 242 (32.3%) were placed in an MDR-TB regimens. The remaining 540 (67.07%) patients were not on treatment, of which 103 patients had complete records on the GxAlert database. Of the 103 patients: 39 were judged as untraceable; 27 died before treatment; 12 were treated with first-line anti-TBs; 9 repeat tests did not show rifampicin resistance; 15 were not on treatment due to communication breakdown, and 1 patient was transferred outside the country. In-depth interviews with health providers suggested that the pre-treatment loss for the MDR-TB patients was primarily attributed to health system and patients themselves. We recommend strengthening the health system by developing and implementing well-defined interventions to ensure all diagnosed MDR-TB patients are accurately reported and timely linked to treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».