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Enregistrement W2901264512 · doi:10.1016/j.jctube.2018.11.001

Results from a roving, active case finding initiative to improve tuberculosis detection among older people in rural cambodia using the Xpert MTB/RIF assay and chest X-ray

2018· article· en· W2901264512 sur OpenAlexfundaboutno aff
Andrew James Codlin, Monyrath Chry, Mom Ky, Lisanne Gerstel, Jacob Creswell, Mao Tan Eang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Tuberculosis and Other Mycobacterial Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnitaidGlobal Affairs Canada
Mots-clésMedicineGeneXpert MTB/RIFTuberculosisCase findingQuarter (Canadian coin)SputumDescriptive statisticsFamily medicineEnvironmental healthMedical emergencyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cambodia has one of the highest tuberculosis (TB) prevalence rates in the world. People aged 55 years and over account for an estimated 50% of the country's TB burden, yet this group has a low notification rate owing to specific barriers in accessing health services. One-off active case finding (ACF) days with mobile GeneXpert and X-ray systems were organized at 75 government health facilities in four operational districts. Symptomatic community members with an abnormal chest X-ray were tested using the Xpert MTB/RIF assay. People with TB were then treated at health facilities after screening services moved onto the next site. De-identified project data were analysed to produce descriptive statistics about the people tested on Xpert and those diagnosed with TB. A linear regression was fit through the 12 quarters of National TB Program (NTP) TB case notification data immediately prior to ACF. The regression was used to calculate trend-expected notifications during and after the ACF quarters. Notifications from the ACF quarters were then compared to actual notifications from the previous year and to the trend-expected notifications during the ACF quarter by age group and type of TB. Finally, NTP TB treatment outcomes for the patients started on treatment during the ACF quarter were compared to those from a year prior. 2068 individuals submitted sputum for Xpert MTB/RIF testing, resulting in the identification of 319 (15.4%) bacteriologically-positive TB patients and an additional 574 people who were clinically diagnosed with TB. In the ACF quarters, new bacteriologically-positive notifications increased +119.2% for all ages and +262.7% for people aged 55 and over compared with trend-expected notifications. Treatment initiation figures remained above trend-expected notifications for three full quarters after ACF. The treatment success rate across all operational districts was significantly higher for patients detected in the ACF quarters (88.8% vs 94.5%, p = 0.012). A series of roving, one-off ACF days at government health facilities were able to increase TB diagnosis, treatment initiation and treatment outcomes in a key population with high TB prevalence. Targeted ACF interventions such as this could be used to reduce a backlog of untreated, prevalent TB.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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