Prediagnostic loss to follow-up in an active case finding tuberculosis programme: a mixed-methods study from rural Bihar, India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the prediagnostic loss to follow-up (PDLFU) in an active case finding tuberculosis (TB) programme and identify the barriers and enablers in undergoing diagnostic evaluation. DESIGN: Explanatory mixed-methods design. SETTING: A rural population of 1.02 million in the Samastipur district of Bihar, India. PARTICIPANTS: Based on their knowledge of health status of families, community health workers or CHWs (called accredited social health activist or locally) and informal providers referred people to the programme. The field coordinators (FCs) in the programme screened the referrals for TB symptoms to identify presumptive TB cases. CHWs accompanied the presumptive TB patients to free diagnostic evaluation, and a transport allowance was given to the patients. Thereafter, CHWs initiated and supported the treatment of confirmed cases. We included 13 395 community referrals received between January and December 2018. To understand the reasons of the PDLFU, we conducted in-depth interviews with patients who were evaluated (n=3), patients who were not evaluated (n=4) and focus group discussions with the CHWs (n=2) and FCs (n=1). OUTCOME MEASURES: Proportion and characteristics of PDLFU and association of demographic and symptom characteristics with diagnostic evaluation. RESULTS: A total of 11 146 presumptive TB cases were identified between January and December 2018, out of which 4912 (44.1%) underwent diagnostic evaluation. In addition to the free TB services in the public sector, the key enablers were CHW accompaniment and support. The major barriers identified were misinformation and stigma, deficient family and health provider support, transport challenges and poor services in the public health system. CONCLUSION: Finding the missing cases will require patient-centric diagnostic services and urgent reform in the health system. A community-oriented intervention focusing on stigma, misinformation and patient support will be critical to its success.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».