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Enregistrement W2964722803 · doi:10.1186/s12913-019-4231-x

Knowledge, attitudes and practices on tuberculosis transmission and prevention among auxiliary healthcare professionals in three Brazilian high-burden cities: a cross-sectional survey

2019· article· en· W2964722803 sur OpenAlexafffund
Anete Trajman, Maria F. Wakoff-Pereira, Jonas Ramos-Silva, Marcelo Cordeiro‐Santos, Maria de Fátima Pessoa Militão de Albuquerque, Philip C. Hill, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMcGill University Health Centre
Mots-clésMedicineTuberculosisCross-sectional studyFamily medicineReferralLatent tuberculosisHealth careTransmission (telecommunications)Environmental healthPublic healthMycobacterium tuberculosisNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tuberculosis elimination requires treatment of latently infected high-risk persons, such as contacts of index cases. Identification and referral of tuberculosis contacts for investigation are major barriers in the contact cascade-of-care. These tasks rely heavily on auxiliary primary healthcare workers in many low- and middle-income countries. We aimed to understand their knowledge, attitudes and practices (KAP) regarding contact investigation in Brazil. METHODS: We conducted a cross-sectional KAP survey on tuberculosis transmission and prevention among 135 auxiliary healthcare workers in three tuberculosis high-burden Brazilian cities. Trained interviewers applied a translated version of a previously applied questionnaire. Open answers were classified in pre-defined objective categories and analysed quantitatively. Answers were further classified as satisfactory or not according to criteria set by a panel of three specialists. RESULTS: Although 66% had received tuberculosis training in the past 10 years, only 19% were trained for tuberculosis prevention. 64% could not clearly distinguish latent tuberculosis infection (LTBI) from active tuberculosis; 63% did not know how to diagnose LTBI and 52% did not know how to prevent progression to active tuberculosis. Most believed that it is important to investigate adult (99%) and child (96%) contacts for LTBI. However, not all invite contacts - children (81%) or adults (71%) - to the clinic, despite only 24% perceiving difficulties for investigation. CONCLUSIONS: Gaps in KAP among auxiliary health workers have been reported in other areas, such as obstetrics and other infectious diseases. To the best of our knowledge, this is the first KAP survey on tuberculosis transmission and prevention among auxiliary health care workers, and relevant gaps were also found. Knowledge gaps were notably related to LTBI management, including how to recognize it and prevent progression to active tuberculosis through treatment, despite most recognizing the importance of investigating contacts. Auxiliary healthcare workers in three Brazilian high-burden cities have important knowledge gaps despite their perception of the importance of tuberculosis prevention among contacts. They need to incorporate contact referral as one of their tasks to enable progress toward the target of tuberculosis elimination.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,410 · 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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