Evaluating the Effectiveness of a Novel Systematic Screening Approach for Tuberculosis among Individuals Suspected or Recovered from COVID-19: Experiences from Niger and Guinea
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that the COVID-19 pandemic negatively impacts tuberculosis (TB) activities. As TB and COVID-19 have similar symptoms, we assessed the effectiveness of integrated TB/COVID-19 screening in Guinea and Niger. From May to December 2020, TB screening was offered to symptomatic patients after a negative COVID-19 PCR test or after recovery from COVID-19 in Guinea. From December 2020 to March 2021, all presumptive COVID-19 patients with respiratory symptoms were tested simultaneously for COVID-19 and TB in Niger. We assessed the TB detection yield and used micro-costing to estimate the costs associated with both screening algorithms. A total of 863 individuals (758 in Guinea, and 105 in Niger), who were mostly male (60%) and with a median age of 34 (IQR: 26-45), were screened for TB. Reported symptoms were cough ≥2 weeks (49%), fever (45%), and weight loss (30%). Overall, 61 patients (7%) tested positive for COVID-19 (13 in Guinea, 48 in Niger) and 43 (4.9%) were diagnosed with TB disease (35 or 4.6% in Guinea, and 8 or 7.6% in Niger). The cost per person initiating TB treatment was USD $367 in Guinea and $566 in Niger. Overall, the yield of both approaches was high, and the cost was modest. Optimizing integrated COVID-19/TB screening may support maintaining TB detection during the ongoing pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».