The Presence of Cough and Tuberculosis: Active Case Finding Outcomes in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
The results of a tuberculosis (TB) active case finding (ACF) program, implemented by International Care Ministries (ICM) in the Philippines, were examined to understand how the presence of physical symptoms might influence ACF outcomes among extreme low-income Filipinos. ICM health staff implemented symptom screening in villages and suspected cases were referred to the closest rural health unit (RHU) for TB testing. ACF was carried out in Mindanao and the Visayas, across 16 different provinces. All participants were interviewed pre/postprogram, and screening outcomes were collected. A multilevel regression model was constructed to explore the effect of factors on the likelihood of getting tested. A total of 4635 individuals were screened; 1290 (27.8%) were symptom positive and referred. From those referred, 336 (7.2%) were tested for TB and 53 (1.1%) were TB positive. "Cough for more than two weeks" was associated with a 1.09 (95% CI 1.01, 1.15) times increase in likelihood of getting tested. The finding that the presence of cough is associated with higher rate of testing suggests that individuals in these settings might not know or believe that the lack of cough does not equate to lack of TB infection. While technologies and screening algorithms give us the ability to refine the 'supply' side of the TB screening, addressing the knowledge gap should improve 'demand'.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».