Estimation of the burden of bacteriologically positive Tuberculosis among Adults in Kashmir: A baseline for future surveys in the Valley
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India has the highest burden of both Tuberculosis and MDR-Tuberculosis based on estimates reported in the Global Tuberculosis Report 2016. The estimates have been revised upwards based on the newer evidence, and the current study was done to estimate the prevalence of bacteriologically positive pulmonary Tuberculosis among the adult population and to provide baseline information for future measurements of Tuberculosis burden and trends. METHODS: A cluster-based sampling design was adopted in 10 districts of Kashmir valley in India. Assuming a prevalence of 217 per lakh population, a design effect of 2.5, a relative precision of 0.25% and the expected participation rate of 80%, a sample size of 49,716 was achieved. A total of 67 clusters were identified where each cluster had 750 subjects aged ≥15 years, and eligible individuals were questioned for pulmonary symptoms suggestive of Tuberculosis. RESULTS: Of the total 42,805 that were interviewed, 3.85% had pulmonary Tuberculosis symptoms. A total of 1539 sputum samples were collected from symptomatic and 1351 chest X- rays were done. Cartridge based nucleic acid amplification test (CBNAAT) tests were done on individuals with suspicious X-ray findings. The prevalence of bacteriologically positive pulmonary Tuberculosis was found to be 147 per 100,000 population. Females are affected more than males, and the age of female Tuberculosis patients is less than that of males. CONCLUSION: The study is the first survey of its kind providing a baseline for further research in the state. CBNAAT is going to be game-changer which surmounts the drawbacks of sputum smear microscopy.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».