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Enregistrement W4220987663 · doi:10.1186/s12913-022-07624-z

Evaluation of the initial 12 months of a routine cryptococcal antigen screening program in reduction of HIV-associated cryptococcal meningitis in Uganda

2022· article· en· W4220987663 sur OpenAlexaff
Enock Kagimu, Julius Kiwanuka, Bridget C. Griffith, Derrick Bary Abila, Morris K Rutakingirwa, John Kasibante, Kiiza Tadeo Kandole, Richard Kwizera, Aggrey Semeere, David B. Meya

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of Minnesota
Mots-clésMedicineAsymptomaticCryptococcal meningitisFluconazoleMeningitisPediatricsMedical prescriptionInternal medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineAntifungalViral diseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Asymptomatic Cryptococcal Antigenemia (CrAg) patients develop meningitis within a month of testing positive. Pre-emptive antifungal therapy can prevent progression to Cryptococcal meningitis (CM). In April 2016, a national CrAg screening program was initiated in 206 high-volume health facilities that provide antiretroviral therapy in Uganda. We report the evaluation of the CrAg screening cascade focusing on linkage to care, fluconazole therapy for 10 weeks and 6 months follow up, and ART initiation in a subset of facilities. METHODS: We conducted a retrospective, cross-sectional survey of patients with CD4 < 100 at seven urban and seven rural facilities after 1 year of program implementation. We quantified the number of patients who transitioned through the steps of the CrAg screening cascade over six-months follow-up. We defined cascade completion as a pre-emptive fluconazole prescription for the first 10 weeks. We conducted semi-structured interviews with lab personnel and clinic staff to assess functionality of the CrAg screening program. Data was collected using REDCap. RESULTS: We evaluated 359 patient records between April 2016 to March 2017; the majority (358/359, 99.7%) were from government owned health facilities and just over half (193/359, 53.8%) had a median baseline CD4 cell count of < 50 cell/μL. Overall, CrAg screening had been performed in 255/359 (71.0, 95% CI, 66.0-75.7) of patients' records reviewed, with a higher proportion among urban facilities (170/209 (81.3, 95% CI, 75.4-86.4)) than rural facilities (85/150 (56.7, 95% CI, 48.3-64.7)). Among those who were CrAg screened, 56/255 (22.0, 95% CI, 17.0-27.5%) had cryptococcal antigenemia, of whom 47/56 (83.9, 95% CI, 71.7-92.4%) were initiated on pre-emptive therapy with fluconazole and 8/47 (17.0, 95% CI, 7.6-30.8%) of these were still receiving antifungal therapy at 6 months follow up. At least one CNS symptom was present in 70% (39/56) of those with antigenemia. In patients who had started ART, almost 40% initiated ART prior to CrAg screening. Inadequacy of equipment/supplies was reported by 15/26 (58%) of personnel as a program barrier, while 13/26 (50%) reported a need for training about CM and CrAg screening. CONCLUSION: There was a critical gap in the follow-up of patients after initiation on fluconazole therapy. ART had been initiated in almost 40% of patients prior to CrAg screening.. Higher antigenemia patients presenting with CNS symptoms could be related to late presentation. There is need to address these gaps after a more thorough evaluation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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