Wellness on Wheels (WoW): Iterative evaluation and refinement of mobile computer-assisted chest x-ray screening for TB improves efficiency, yield, and outcomes in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Wellness on Wheels (WoW) is a model of mobile systematic TB screening of high-risk populations combining digital chest radiography with computer-aided automated interpretation and chronic cough screening to identify presumptive TB in communities, health facilities and prisons in Nigeria. Understanding how models are designed and refined over time helps others to anticipate technical and political challenges, replicate successful strategies, and avoid common mistakes.Methods: We piloted and refined approaches in phased evaluations, recalibrating CAD4TB thresholds to balance TB yield and feasibility. Iterative data monitoring of screening volumes, risk mix, number needed to screen (NNS), number needed to test (NNT), sample loss, TB treatment initiation and outcomes. Risk factors for loss along the diagnostic cascade were identified and mitigation plans were implemented. Participants with high likelihood on CAD4TB (≥80) who tested negative on a single spot GeneXpert were followed-up.Results: Gradual improvements included: achieving screening targets (64.0% to 70.5%), risk group inclusion (91.5% to 92.9%), on-site sample processing (84.3% to 86.1%), treatment initiation (86.7% to 90.8%), treatment success (70.6% to 83.2%), and NNT (8.2 to 7.6). However, expectoration by asymptomatic presumptive participants (≈85%) and HIV testing coverage (64.9%) remained suboptimal.Conclusion: Mobile computer-assisted digital chest x-ray and chronic cough screening with GeneXpert MTB/RIF testing is feasible, acceptable, efficient and high-yield when highest risk groups and key stakeholders are engaged, and operations evolve in real time to fix problems. CAD4TB scores should be used to identify people who need clinical diagnosis and/or longer-term follow-up for progression to TB disease.
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 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 | 0,027 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».