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Enregistrement W3089575729 · doi:10.1136/bmjopen-2019-036625

Role of community health workers in improving cost efficiency in an active case finding tuberculosis programme: an operational research study from rural Bihar, India

2020· article· en· W3089575729 sur OpenAlexfundno aff
Tushar Garg, Manish Bhardwaj, Sarang Deo

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineTuberculosisHealth workerPublic healthCommunity health workersHealth services researchEnvironmental healthRural communityEpidemiologyActive tuberculosisRural healthImplementation researchCommunity participationCase findingRural areaEconomic growthSocioeconomicsNursingHealth servicesMycobacterium tuberculosisPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cost-efficient active case finding (ACF) approaches are needed for their large-scale adoption in national tuberculosis (TB) programmes. Our aim was to assess if community health workers' (CHW) knowledge about families' health status can improve the cost efficiency of the ACF programme without adversely affecting the delivery of other health services for which they are responsible. DESIGN: Quasi-experimental design. INTERVENTIONS: We evaluated an ACF programme in the Samastipur district in Bihar, India, between July 2017 and June 2018. CHWs called Accredited Social Health Activists generated referrals of individuals at risk of TB and conducted symptom-based screening to identify patients with presumptive TB. They also helped them undergo testing and provided treatment support for confirmed TB cases. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: We compared the notification rate from the intervention region with that from a control region in the same district with similar characteristics. We analysed operational data to calculate the cost per TB case diagnosed. We used routine programmatic data from the public health system to estimate the impact on other services provided by CHWs. FINDINGS: CHWs identified 9895 patients with presumptive TB. Of these, 5864 patients were tested for TB, and 1236 were confirmed as TB cases. Annual public case notification rate increased sharply in the intervention region from 45.8 to 105.8 per 100 000 population, whereas it decreased from 50.7 to 45.3 in the control region. There was no practically or statistically significant impact on other output indicators of the CHWs, such as institutional deliveries (-0.04%). The overall cost of the intervention was about US$134 per diagnosed case. Main cost drivers were human resources, and commodities (drugs and diagnostics), which contributed 37.4% and 32.5% of the cost, respectively. CONCLUSIONS: ACF programmes that use existing CHWs in the health system are feasible, cost efficient and do not adversely affect other healthcare services delivered by CHWs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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