Pre-diagnostic loss to follow-up in an active case-finding TB program: a mixed-methods study from rural Bihar, India
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT background Despite active case-finding (ACF) identifying more presumptive and confirmed TB cases, high pre-diagnostic loss to follow-up (PDLFU) among presumptive TB cases referred for diagnostic test remains a concern. We aimed to quantify the PDLFU, and identify the barriers and enablers in undergoing a diagnostic evaluation in an ACF program implemented in 1.02 million rural population in the Samastipur district of Bihar, India. methods During their routine work, Accredited Social Health Activists (ASHA, a community health worker or CHW), informal providers, and community laypersons identified people at risk of TB, and referred them to the program. A field coordinator (FC) screened them for TB symptoms at the patient’s home. The identified presumptive TB cases were accompanied by the CHW to a designated government facility for diagnostics. Those with a confirmed TB diagnosis were put on treatment by the CHW and followed-up till treatment completion. All services were provided free of cost and patients were supported throughout the care pathway, including a transport allowance. We analyzed programmatically collected data, conducted in-depth interviews with patients, and focus group discussions with the CHWs and FCs in an explanatory mixed-methods design. results A total of 11146 presumptive TB cases were identified from January 2018 to December 2018, out of which 4912 (44.1%) underwent a diagnostic evaluation. The key enablers were CHW accompaniment and support in addition to the free TB services in the public sector. The major barriers identified were transport challenges, deficient family and health provider support, and poor services in the public system. conclusion If we are to find missing cases, the health system needs urgent reform, and diagnostic services need to be patient-centric. A strong patient support system engaging all stakeholders and involvement of CHWs in routine TB care is an effective solution. STRENGTHS AND LIMITATIONS OF THIS STUDY First such study to explore the reasons for pre-diagnostic loss to follow-up A mixed-method design including the views of both patients and community health workers Uses operational data from a routine programmatic setting at an NGO site No record of the actual number of people screened intuitively before being referred to the program. No record of patients accessing diagnostics in private sector and those completing the diagnostic process.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».