Analysis of tuberculosis case report in Hyderabad district of Telangana state
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The estimated incidence of TB in India was approximately 28,00,000 as per the Global TB report 2017. This accounts for a quarter of the world's TB (Tb) cases. National strategic plan, is a programme which aims at the elimination of Tb by 2018. The programme is crafted in line with other health sector strategies and global efforts, such as the draft National Health Policy 2015, World Health Organization's (WHO) End TB Strategy and the Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations (UN). Key strategies under National Strategic plan: Private sector engagement, active case finding, drug resistant Tb case management, addressing social determinants including nutrition, robust surveillance system, community engagement and multisectoral approach. METHODS: In March 2018, India Tb report was released by RNTCP. An analysis of the report is done in the research article, an attempt to take forward end Tb strategy. RESULT: According to The India Tb report, 85% of new TB cases were detected, nationwide, where as 90% of new cases were detected in Hyderabad, during the same time period. Tuberculosis (Tb) notification rate (per 100 000 population), in India is 138, where as in Hyderabad district of Telengana it is 100. Both Public and private sector Tb case notification rate, of Hyderabad district was less than that of India (90,10). 6% of Tb cases were paediatric cases both Hyderabad and Nationwide. HIV status was known in 66% cases, in India and 67% in Hyderabad district of Telengana.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».