Tuberculosis: treatment failure, or failure to treat? Lessons from India and South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) remains an enormous public health concern globally. India and South Africa rank among the top 10 high TB burden countries with the highest absolute burden of TB, and the second highest rate of TB incidence, respectively. Although the primary drivers of TB transmission vary considerably between these two countries, they do indeed share common themes. In 2017, only 64% of the global estimated incident cases of TB were reported, the remaining 36% of 'missing' cases were either undiagnosed, untreated or unreported. These 'missing TB cases' have generated much hype for the challenges they present in achieving the End TB Strategy. Although India and South Africa have indeed made significant strides in TB control, analysis of the patient cascade of care clearly suggests that these 'missed' patients are not really missing-most are actively engaging the health system-the system, however, is failing to appropriately manage them. In short, quality of TB care is suboptimal and must urgently be addressed, merely focusing on coverage of TB services is no longer sufficient. While the world awaits revolutionary vaccines, drugs and diagnostics, programmatic data indicate that much can be done to accelerate the decline of TB. In this perspective, we compare and contrast these two national epidemics, and explore barriers, with a particular focus on the role of health systems in finding the missing millions.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».