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Enregistrement W3017131343 · doi:10.1186/s12913-020-05220-7

Resource implications of the latent tuberculosis cascade of care: a time and motion study in five countries

2020· article· en· W3017131343 sur OpenAlexafffundabout
Hannah Alsdurf, Olivia Oxlade, Mênonli Adjobimey, Faiz Ahmad Khan, Mayara Lisboa Bastos, Nancy Bedingfield, Andrea Benedetti, D. Boafo, Tran N. Buu, Leslie Chiang, Victoria J. Cook, Dina Fisher, Gregory J. Fox, Federica Fregonese, Panji Fortuna Hadisoemarto, James C. Johnston, F Kassa, Richard Long, Saeedeh Moayedi-Nia, Thu Anh Nguyen, Joseph Obeng, Catherine Paulsen, Kamila Romanowski, Rovina Ruslami, Kevin Schwartzman, Hojoon Sohn, Erin Strumpf, Anete Trajman, Chantal Valiquette, Lydia Yaha, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlUniversité de MontréalUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineLatent tuberculosisTuberculosisHealth informaticsNursing researchTuberculinHealth administrationPublic healthEnvironmental healthEmergency medicineNursingMycobacterium tuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The End TB Strategy calls for global scale-up of preventive treatment for latent tuberculosis infection (LTBI), but little information is available about the associated human resource requirements. Our study aimed to quantify the healthcare worker (HCW) time needed to perform the tasks associated with each step along the LTBI cascade of care for household contacts of TB patients. METHODS: We conducted a time and motion (TAM) study between January 2018 and March 2019, in which consenting HCWs were observed throughout a typical workday. The precise time spent was recorded in pre-specified categories of work activities for each step along the cascade. A linear mixed model was fit to estimate the time at each step. RESULTS: A total of 173 HCWs in Benin, Canada, Ghana, Indonesia, and Vietnam participated. The greatest amount of time was spent for the medical evaluation (median: 11 min; IQR: 6-16), while the least time was spent on reading a tuberculin skin test (TST) (median: 4 min; IQR: 2-9). The greatest variability was seen in the time spent for each medical evaluation, while TST placement and reading showed the least variability. The total time required to complete all steps along the LTBI cascade, from identification of household contacts (HHC) through to treatment initiation ranged from 1.8 h per index TB patient in Vietnam to 5.2 h in Ghana. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the time requirements are very modest to perform each step in the latent TB cascade of care, but to achieve full identification and management of all household contacts will require additional human resources in many settings.

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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