Pediatric Case Finding in Madagascar: A Controlled, Prospective Population-based Assessment of Key Informant Productivity and Cost
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Key Informant (KI) case finding method, which trains community members to screen children for eye problems and refer them to eye services, is a common strategy to identify and refer children with blindness and visual impairment. However, studies to date have not determined the benefit and cost of adding KIs to routine outreach activities.Methods: Four eye programs in Madagascar with established outreach camps added KIs to a portion of their camps distributed equally throughout their service region over a one year period. KIs recorded children screened and their attendance at an outreach camp. Outreach personnel used standardized registration forms to gather age, sex, visual acuity, diagnosis and treatment data. Costs were gathered for the KI program and outreach camps.Results: In one year, the 4 eye programs held 138 outreach camps, 43 with KIs. The KI camps were more productive than regular camps seeing an average of 61 and 24 children and 50 and 19 children with an eye problem, for KI and regular camps, respectively. The KI camps also saw more children with moderate or severe visual impairment or blindness with 21 and 8 children (per 10 camps) for KI and regular camps, respectively. A KI camp cost $463 ($642 vs. $179) more than a regular camp and $3 ($8 vs. $11) more per child seen.Conclusion: The KI method significantly increased the number of children attending outreach camps, at all levels of visual impairment and blindness, at a modest increase in costs.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».