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Enregistrement W2955915200 · doi:10.2196/14294

Performance of Multidrug-Resistant Tuberculosis Surveillance in Yemen: Interview Study

2019· article· en· W2955915200 sur OpenAlexvenueno aff
Jihan Abdulmughni, Esam Mohammed Mahyoub, Abdulaziz Thabit Alaghbari, Abdulwahed Al Serouri, Yousef Khader

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTuberculosisPublic health surveillanceEnvironmental healthLikert scalePublic healthFamily medicineStatisticsNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) is a major challenge to ending TB occurrence by 2035. In Yemen, the 2011 survey showed an MDR-TB prevalence of 1.4% among new cases and 14.4% among previously treated cases. The National Tuberculosis Control Program (NTCP) established four MDR-TB sentinel surveillance sites in 2013 to monitor the MDR-TB situation. In Yemen, the 2011 survey showed an MDR-TB prevalence of 1.4% among new cases and 14.4% among previously treated cases. The NTCP established four MDR-TB sentinel surveillance sites in 2013 to monitor the MDR-TB situation. OBJECTIVE: This study aimed to assess the performance of MDR-TB surveillance and determine its strengths and weaknesses. METHODS: We used the updated Center for Diseases Control and Prevention guidelines for evaluating public health surveillance systems. Interviews were conducted with NTCP managers and Regional MDR-TB centers' staff using a semistructured questionnaire. We used a 5-point Likert scale to assess the usefulness and other attributes (eg, simplicity and flexibility). The mean percentage was calculated for each attribute and used for the final rank of the performance: poor (<60%), average (60%-80%), and good (>80%). RESULTS: The MDR-TB surveillance system achieved good performance in usefulness (87%), acceptability (82%), and data quality (91%); average performance in flexibility (61%) and simplicity (72%); and poor performance in stability (55%). The overall performance score was average (74%). Although strong commitment, good monitoring, and well-trained staff are the main strengths, depending on an external fund is a major weakness along with unavailability of the MDR-TB unit at the governorate level. CONCLUSIONS: Although the MDR-TB surveillance system has achieved an average overall performance, more efforts are required to improve its stability by ensuring constant power supply to enable laboratories to perform necessary diagnostic and follow-up tests. Gradual replacement of donors' funds by the government is recommended. Scaling up of MDR-TB services and removing access barriers are crucial.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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