Case-Finding Strategies for Drug-Resistant Tuberculosis: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transmission of drug-resistant tuberculosis (DR-TB) is ongoing. Finding individuals with DR-TB and initiating treatment as early as possible is important to improve patient clinical outcomes and to break the chain of transmission to control the pandemic. To our knowledge systematic reviews assessing effectiveness, cost-effectiveness, acceptability, and feasibility of different case-finding strategies for DR-TB to inform research, policy, and practice have not been conducted, and it is unknown whether enough research exists to conduct such reviews. It is unknown whether case-finding strategies are similar for DR-TB and drug-susceptible TB and whether we can draw on findings from drug-susceptible reviews to inform decisions on case-finding strategies for DR-TB. OBJECTIVE: This protocol aims to describe the available literature on case-finding for DR-TB and to describe case-finding strategies. METHODS: We will screen systematic reviews, trials, qualitative studies, diagnostic test accuracy studies, and other primary research that specifically sought to improve DR-TB case detection. We will exclude studies that invited individuals seeking care for TB symptoms, those including individuals already diagnosed with TB, or laboratory-based studies. We will search the academic databases including MEDLINE, Embase, The Cochrane Library, Africa-Wide Information, CINAHL, Epistemonikos, and PROSPERO with no language or date restrictions. We will screen titles, abstracts, and full-text articles in duplicate. Data extraction and analyses will be performed using Excel (Microsoft Corp). RESULTS: We will provide a narrative report with supporting figures or tables to summarize the data. A systems-based logic model, developed from a synthesis of case-finding strategies for drug-susceptible TB, will be used as a framework to describe different strategies, resulting pathways, and enhancements of pathways. The search will be conducted at the end of 2021. Title and abstract screening, full text screening, and data extraction will be undertaken from January to June 2022. Thereafter, analysis will be conducted, and results compiled. CONCLUSIONS: This scoping review will chart existing literature on case-finding for DR-TB-this will help determine whether primary studies on effectiveness, cost-effectiveness, acceptability, and feasibility of different case-finding strategies for DR-TB exist and will help formulate potential questions for a systematic review. We will also describe case-finding strategies for DR-TB and how they fit into a model of case-finding pathways for drug-susceptible TB. This review has some limitations. One limitation is the diverse, inconsistent use of intervention terminology within the literature, which may result in missing relevant studies. Poor reporting of intervention strategies may also cause misunderstanding and misclassification of interventions. Lastly, case-finding strategies for DR-TB may not fit into a model developed from strategies for drug-susceptible TB. Nevertheless, such a situation will provide an opportunity to refine the model for future research. The review will guide further research to inform decisions on case-finding policies and practices for DR-TB. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40009.
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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 | 0,107 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,018 |
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 ».