Using community health workers for facility and community based TB case finding: An evaluation in central Mozambique
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mozambique has one of the highest incidence rates of both TB and HIV in the world and an estimated tuberculosis (TB) treatment coverage of only 57% in 2018. Numerous approaches are being tested to reduce existing gaps in coverage and the estimated number of missing cases. METHODS: Thirty Community Healthcare Workers (CHWs) were tasked with increasing TB notifications by performing verbal facility-based TB screening of all people presenting for care and TB contact tracing in the community. Using routine National TB Program data, we analyzed trends in TB notifications in five intervention districts and seven control districts in Manica province the year before this project and during a one-year intervention period. RESULTS: In the four quarters before the study, the intervention districts notified 5,219 individuals with all forms of TB, and the control districts notified 2,248 TB cases. During the study 5,982 all forms of people with TB were notified in the intervention area, an increase of 763 (14.6%) over the baseline, whereas the control districts notified 1,877 persons with TB, a decrease of -371 (-16.5%). The CHW screening activities yielded 1,502 notified and treated individuals with TB. CONCLUSIONS: Employing CHWs to promote facility-based TB screening and household contact tracing may lead to an overall increase in TB notification.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».