A public health approach to increase treatment of latent TB among household contacts in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Two consecutive trials were conducted to evaluate the effectiveness of a public health approach to identify and correct problems in the care cascade for household contacts (HHCs) of TB patients in three Brazilian high TB incidence cities.METHODS: In the first trial, 12 clinics underwent standardised evaluation using questionnaires administered to TB patients, HHCs and healthcare workers, and analysis of the cascade of latent TB care among HHCs. Six clinics were then randomised to receive interventions to strengthen management of latent TB infection (LTBI), including in-service training provided by nurses, work process organisation and additional clinic-specific solutions. In the second trial, a similar but streamlined evaluation was conducted in two clinics, who then received initial and subsequent intensive in-service training provided by a physician.RESULTS: In the evaluation phase of both trials, many HHCs were identified, but few started LTBI treatment. After the intervention, the number of HHCs initiating treatment per 100 active TB patients increased by 10 (95%CI ‾11 to 30) in the first trial, and by 44 (95%CI 26 to 61) in the second trial.DISCUSSION: A public health approach with standardised evaluation, local decisions for improvements, followed by intensive initial and in-service training appears promising for improved LTBI management.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».