Implementation of tuberculosis prevention for exposed children, Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and test a simple system for recording and reporting the diagnosis and treatment of latent tuberculosis infection and to compare the effects of passive and active tracing of child contacts on indicators of such infection. METHODS: We revised Burkina Faso's latent tuberculosis infection register and quarterly tuberculosis reporting form. Subsequently, coverage of the routine screening of contacts, who were younger than five years, for active tuberculosis and the corresponding percentages of such contacts who, if eligible, initiated preventive therapy were measured, nationwide, between 1 April 2016 and 31 March 2017. In 2016, we evaluated indicators of latent tuberculosis infection in the Hauts-Bassins region before and after community health workers had begun the active tracing of contacts who were younger than five years. FINDINGS: In Burkina Faso, during our study period, 3717 cases of pulmonary tuberculosis and 1166 corresponding contacts who were younger than five years were reported as the result of routine screening and passive contact tracing. The overall contact:index ratio was 0.31 and corresponding screening coverage was 82.0% (956/1166) and proportion of children starting on preventive treatment was 90.5% (852/941). Active tracing in Hauts-Bassins led to a substantially higher contact/index ratio (1.83) and screening coverage (99.3%; 145/146). CONCLUSION: The newly established recording and reporting system proved feasible and user-friendly and allowed measurement of global indicators of latent tuberculosis infection. Compared with active tracing, passive tracing led to much lower estimates of the numbers of child contacts.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».