Vikela Ekhaya: A Novel, Community-based, Tuberculosis Contact Management Program in a High Burden Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevention of tuberculosis (TB) in child contacts of TB cases and people living with human immunodeficiency virus (HIV) is a public health priority, but global access to TB preventive therapy (TPT) remains low. In 2019, we implemented Vikela Ekhaya, a novel community-based TB contact management program in Eswatini designed to reduce barriers to accessing TPT. METHODS: Vikela Ekhaya offered differentiated TB and HIV testing for household contacts of TB cases by using mobile contact management teams to screen contacts, assess their TPT eligibility, and initiate and monitor TPT adherence in participants' homes. RESULTS: In total, 945 contacts from 244 households were screened for TB symptoms; 72 (8%) contacts reported TB symptoms, and 5 contacts (0.5%) were diagnosed with prevalent TB. A total of 322 of 330 (98%) eligible asymptomatic household contacts initiated TPT. Of 322 contacts initiating TPT, 248 children initiated 3 months of isoniazid and rifampicin and 74 children and adults living with HIV initiated 6 months of isoniazid; 298 (93%) completed TPT. In clustered logistic regression analyses, unknown HIV status (adjusted odds ratio [aOR] 5.7, P = .023), positive HIV status (aOR 21.1, P = .001), urban setting (aOR 5.6, P = .006), and low income (aOR 5.9, P = .001) predicted loss from the cascade of care among TPT-eligible contacts. CONCLUSION: Vikela Ekhaya demonstrated that community-based TB household contact management is a feasible, acceptable, and successful strategy for TB screening and TPT delivery. The results of this study support the development of novel, differentiated, community-based interventions for TB prevention and control.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».