Quality of tuberculosis care in the private health sector
Notice bibliographique
Résumé
As countries move towards achieving universal health coverage, efforts to engage all care providers have gained more significance. Over a third of people estimated to have developed TB in 2018 were not detected and notified by national TB programs (NTPs). This gap is more pronounced in countries with large private sectors, especially those with a high burden of TB. Health care providers outside the scope of NTPs, including the private and informal sector, are often the first point of care for TB patients. However, these providers are not fully engaged despite evidence from country experiences and projects that demonstrate increased detection and good treatment outcomes through publicprivate mix (PPM) approaches. While there are often concerns about quality of care in public facilities, there is also increasing evidence that quality of TB care in the private sector falls short of international standards in many places and urgently needs improvement. Failure to engage the full range of health care providers for TB has serious consequences in terms of access to quality care, resulting in increased transmission as a result of delayed diagnosis and treatment; excess mortality and morbidity as a result of inappropriate treatment; and increased drug resistance as a result of incomplete treatment. Recent attention to this issue has led to significant increases in private TB notifications, especially in India, Indonesia and the Philippines, but the gap between notification and the extension of quality program services for provision of treatment and care appears to be growing.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».