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Enregistrement W4306811608 · doi:10.1136/bmjgh-2022-009657

Tuberculosis diagnosis and management in the public versus private sector: a standardised patients study in Mumbai, India

2022· article· en· W4306811608 sur OpenAlexafffund
Benjamin Daniels, Daksha Shah, Ada Kwan, Ranendra Das, Veena Das, Varsha Puri, Pranita Tipre, Upalimitra Waghmare, Mangala Gomare, Padmaja Keskar, Jishnu Das, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGrand Challenges CanadaWorld Bank GroupBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPrivate sectorPublic sectorMedicineTuberculosisPublic healthFamily medicineSurgeryNursingEconomicsEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are few rigorous studies comparing quality of tuberculosis (TB) care in public versus private sectors. METHODS: We used standardised patients (SPs) to measure technical quality and patient experience in a sample of private and public facilities in Mumbai. RESULTS: SPs presented a 'classic, suspected TB' scenario and a 'recurrence or drug-resistance' scenario. In the private sector, SPs completed 643 interactions. In the public sector, 164 interactions. Outcomes included indicators of correct management, medication use and client experience. Public providers used microbiological testing (typically, microscopy) more frequently, in 123 of 164 (75%; 95% CI 68% to 81%) vs 223 of 644 interactions (35%; 95% CI 31% to 38%) in the private sector. Private providers were more likely to order chest X-rays, in 556 of 639 interactions (86%; 95% CI 84% to 89%). According to national TB guidelines, we found higher proportions of correct management in the public sector (75% vs 35%; (adjusted) difference 35 percentage points (pp); 95% CI 25 to 46). If X-rays were considered acceptable for the first case but drug-susceptibility testing was required for the second case, the private sector correctly managed a slightly higher proportion of interactions (67% vs 51%; adjusted difference 16 pp; 95% CI 7 to 25). Broad-spectrum antibiotics were used in 76% (95% CI 66% to 84%) of the interactions in public hospitals, and 61% (95% CI 58% to 65%) in private facilities. Costs in the private clinics averaged rupees INR 512 (95% CI 485 to 539); public facilities charged INR 10. Private providers spent more time with patients (4.4 min vs 2.4 min; adjusted difference 2.0 min; 95% CI 1.2 to 2.9) and asked a greater share of relevant questions (29% vs 43%; adjusted difference 13.7 pp; 95% CI 8.2 to 19.3). CONCLUSIONS: While the public providers did a better job of adhering to national TB guidelines (especially microbiological testing) and offered less expensive care, private sector providers did better on client experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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