The burden of COVID-19 pandemic on tuberculosis detection: a single-center study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Since being declared a global pandemic, Coronavirus disease 2019 (COVID-19) took over healthcare providers and researchers’ interest. However, other epidemic diseases, including tuberculosis (TB), are still a health issue that aggravate under the umbrella of health facilities exhaustion. This study aims to evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on tuberculosis management. Methods A retrospective analysis of the quarterly reports issued by a tuberculosis management unit from 2017 to June 2021, including data of 12 subunits. The changes in pulmonary and extrapulmonary tuberculosis incidence trends (new + relapsed cases) throughout the 4 years were reported. The quarterly changed percentages in cases numbers along 2020 and first half of 2021 was compared with that of the same periods in 2019. Results Incidence of extrapulmonary tuberculosis was higher than pulmonary tuberculosis throughout the 4 year study periods (7.69 vs. 4.49, 9.44 vs. 4.33, 7.75 vs. 3.58, and 7.82 vs. 2.94/100.000 population, respectively) with a noticeable decline in the incidence of pulmonary TB during 2020. The second quarter of 2020 showed the lowest tuberculosis incidence rate with a 41.6% decline in the total number of diagnosed cases while 2nd quarter of 2021 showed 21.2% decline. During 2020, only 4 cases of multidrug-resistant TB were reported (compared to an average of 8 cases of MDR-TB yearly before the COVID-19 era). Conclusion There was a noticeable drop in tuberculosis case detection during the COVID-19 pandemic. The lockdown, started in Egypt by the end of March 2020, could contribute to the marked drop in the second quarter. However, a steady partial decline was continued during the first half of 2021, which foretells a growing problem.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».