Proportion of pulmonary tuberculosis cases diagnosed at different levels of health care across fourteen districts of Kerala
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is estimated that 10.4 million cases and 1.7 million deaths occur due to tuberculosis (TB) globally. More than one quarter of TB cases and TB-related deaths worldwide occur in India each year. Kerala's TB incidence is estimated to be 67 cases per 100,000. Objective was to estimate the proportion of Pulmonary TB cases diagnosed at different levels of the health care system across all the fourteen districts of Kerala from January to September 2019.Methods: A secondary data analysis was conducted on information obtained from the NIKSHAY portal from January to September 2019. Proportion of cases detected at PHC, CHC, THQ, District hospital and other tertiary care facilities was computed. Statistical analysis was performed using statistical package of social sciences (SPSS) version 23.0.Results: The maximum number of new TB cases (70.8%) was being detected at the primary care level, while 20.3% of new cases were detected from tertiary care centres and 8.9% from secondary care centres. At the primary healthcare level, the maximum number of newly diagnosed TB cases was reported from Wayanad district (88.0%) while, in the secondary and tertiary care levels, Kollam district was found to diagnose the maximum number of new TB cases (24.0% and 48.4% respectively).Conclusions: In this study, majority of the new TB cases were being diagnosed at the Primary health care level. However, in few districts the secondary and tertiary care centres were found to be diagnosing a greater number of cases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».