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Enregistrement W3108029355 · doi:10.1371/journal.pone.0241437

Social Enterprise Model (SEM) for private sector tuberculosis screening and care in Bangladesh

2020· article· en· W3108029355 sur OpenAlexfundno aff
Sayera Banu, Farhana Haque, Shahriar Ahmed, Sonia Sultana, Md Mahfuzur Rahman, Razia Khatun, Kishor Kumar Paul, Senjuti Kabir, S. M. Mazidur Rahman, Rupali Sisir Banu, Md. Shamiul Islam, Allen G. Ross, John D. Clemens, Robert Stevens, Jacob Creswell

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and MalariaGlobal Affairs CanadaUnited States Agency for International Development
Mots-clésPrivate sectorMedicinePublic sectorTuberculosisReferralMetropolitan areaFamily medicinePublic healthRevenueHealth careBusinessNursingEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Bangladesh, about 80% of healthcare is provided by the private sector. Although free diagnosis and care is offered in the public sector, only half of the estimated number of people with tuberculosis are diagnosed, treated, and notified to the national program. Private sector engagement strategies often have been small scale and time limited. We evaluated a Social Enterprise Model combining external funding and income generation at three tuberculosis screening centres across the Dhaka Metropolitan Area for diagnosing and treating tuberculosis. METHODS AND FINDINGS: The model established three tuberculosis screening centres across Dhaka Metropolitan Area that carried the icddr,b brand and offered free Xpert MTB/RIF tests to patients visiting the screening centres for subsidized, digital chest radiographs from April 2014 to December 2017. A network of private and public health care providers, and community recommendation was formed for patient referral. No financial incentives were offered to physicians for referrals. Revenues from radiography were used to support screening centres' operation. Tuberculosis patients could choose to receive treatment from the private or public sector. Between 2014 and 2017, 1,032 private facilities networked with 8,466 private providers were mapped within the Dhaka Metropolitan Area. 64, 031 patients with TB symptoms were referred by the private providers, public sector and community residents to the three screening centres with 80% coming from private providers. 4,270 private providers made at least one referral. Overall, 10,288 pulmonary and extra-pulmonary tuberculosis cases were detected and 7,695 were bacteriologically positive by Xpert, corresponding to 28% of the total notifications in Dhaka Metropolitan Area. CONCLUSION: The model established a network of private providers who referred individuals with presumptive tuberculosis without financial incentives to icddr,b's screening centres, facilitating a quarter of total tuberculosis notifications in Dhaka Metropolitan Area. Scaling up this approach may enhance national and international tuberculosis response.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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