MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3039661930 · doi:10.1136/bmjgh-2019-002280

Factors influencing diagnosis and treatment initiation for multidrug-resistant/rifampicin-resistant tuberculosis in six sub-Saharan African countries: a mixed-methods systematic review

2020· review· en· W3039661930 sur OpenAlexaff
Charity Oga‐Omenka, Azhee Tseja-Akinrin, Paulami Sen, Muriel Mac-Seing, Aderonke Agbaje, Dick Menzies, Christina Zarowsky

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLTuberculosisFamily medicinePsychological interventionPublic healthHealth careScopusMEDLINEGeneXpert MTB/RIFNursingMycobacterium tuberculosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Drug-resistant tuberculosis burdens fragile health systems in sub-Saharan Africa (SSA), complicated by high prevalence of HIV. Several African countries reported large gaps between estimated incidence and diagnosed or treated cases. Our review aimed to identify barriers and facilitators influencing diagnosis and treatment for drug-resistant tuberculosis (DR-TB) in SSA, which is necessary to develop effective strategies to find the missing incident cases and improve quality of care. METHODS: Using an integrative design, we reviewed and narratively synthesised qualitative, quantitative and mixed-methods studies from nine electronic databases: Medline, Global Health, CINAHL, EMBASE, Scopus, Web of Science, International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, PubMed and Google Scholar (January 2006 to June 2019). RESULTS: Of 3181 original studies identified, 55 full texts were screened, and 29 retained. The studies included were from 6 countries, mostly South Africa. Barriers and facilitators to DR-TB care were identified at the health system and patient levels. Predominant health system barriers were laboratory operational issues, provider knowledge and attitudes and information management. Facilitators included GeneXpert MTB/RIF (Xpert) diagnosis and decentralisation of services. At the patient level, predominant barriers were patients being lost to follow-up or dying due to lengthy diagnostic and treatment delays, negative public sector care perceptions, family, work or school commitments and using private sector care. Some patient-level facilitators were HIV positivity and having more symptoms. CONCLUSION: Case detection and treatment for DR -TB in SSA currently relies on individual patients presenting voluntarily to the hospital for care. Specific interventions targeting identified barriers may improve rates and timeliness of detection and treatment.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0150,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Global HealthMême sujetTuberculosis Research and EpidemiologyTravaux en français237 207