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Enregistrement W4285797609 · doi:10.1371/journal.pgph.0000301

Impact of intensified tuberculosis case finding at health facilities on case notifications in Cameroon: A controlled interrupted time series analysis

2022· article· en· W4285797609 sur OpenAlexfundno aff
Zourriyah Adamou Mana, Chrysal Ngouateu Beaudou, Kamga Fotue Jean Hilaire, Joceline Konso, Carole Ndahbove, Yvonne Waindim, Maurice Ganava, Toussaint Malama, Christian Matip, Paul Meoto, Irene Adeline Goupeyou Wandji, Mercy Fundoh, Cyrille Mbuli, Comfort Vuchas, Pride Teyim, Sandra Alba, Jacob Creswell, Vincent Mbassa, Melissa Sander

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésReferralMedicineIntervention (counseling)Interrupted time seriesInterrupted Time Series AnalysisTuberculosisPopulationCase findingHealth careFamily medicineMedical emergencyEnvironmental healthPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a large gap between the number of people who develop tuberculosis (TB) and those who are diagnosed, treated and notified, with only an estimated 71% of people with TB notified globally in 2019. Implementing better TB case finding strategies is necessary to close this gap. In Cameroon, 1,597 healthcare workers at 725 health facilities were trained and engaged to intensively screen and test people for TB, then follow-up to link people to appropriate care. Primary care centers were linked to TB testing through a locally-tailored specimen referral network. This intervention was implemented across 6 regions of the country, with a population of 16 million people, while the remaining 4 regions in the country, with 7.3 million people, served as a control area. Controlled interrupted time series analyses were used to compare routinely-collected programmatic TB case notification rates in the intervention versus control area for 12 quarters prior to (2016-2018) and for 8 quarters after the start of the intervention (2019-2020). In 2019-2020, a total of 167,508 people were tested for TB at intervention sites, including 52,980 people attending primary care facilities that did not previously provide organized TB services. The number of people tested for TB increased by 45% during the intervention as compared to prior to the intervention. The controlled interrupted time series analyses showed that after two years of the intervention, the all-forms TB case notification rate in the intervention population increased by 9% (ratio of case notification rate ratios = 1.09, 95% CI 1.06 to 1.12), as compared with the counterfactual estimated from pre-intervention trends. This increase was observed even during a negative national impact on case finding from the COVID-19 pandemic. These results support the use of this health-facility based intervention to improve access to TB testing and care in this setting.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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