Tuberculosis care quality in urban Nigeria: A cross-sectional study of adherence to screening and treatment initiation guidelines in multi-cadre networks of private health service providers
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria has a high burden of tuberculosis (TB) and low case detection rates. Nigeria's large private health sector footprint represents an untapped resource for combating the disease. To examine the quality of private sector contributions to TB, the USAID-funded Sustaining Health Outcomes through the Private Sector (SHOPS) Plus program evaluated adherence to national standards for management of presumptive and confirmed TB among the clinical facilities, laboratories, pharmacies, and drug shops it trained to deliver TB services. The study used a standardized patient (SP) survey methodology to measure case management protocol adherence among 837 private and 206 public providers in urban Lagos and Kano. It examined two different scenarios: a "textbook" case of presumptive TB and a treatment initiation case where SPs presented as referred patients with confirmed TB diagnoses. Private sector results were benchmarked against public sector results. A bottleneck analysis examined protocol adherence departures at key points along the case management sequence that providers were trained to follow. Except for laboratories, few providers met the criteria for fully correct management of presumptive TB, though more than 70% of providers correctly engaged in TB screening. In the treatment initiation case 18% of clinical providers demonstrated fully correct case management. Private and public providers' adherence was not significantly different. Bottleneck analysis revealed that the most common deviations from correct management were failure to initiate sputum collection for presumptive patients and failure to conduct sufficiently thorough treatment initiation counseling for confirmed patients. This study found the quality of private providers' TB case management to be comparable to public providers in Nigeria, as well as to providers in other high burden countries. Findings support continued efforts to include private providers in Nigeria's national TB program. Though most providers fell short of desired quality, the bottleneck analysis points to specific issues that TB stakeholders can feasibly address with system- and provider-level interventions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».