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Enregistrement W4386208119 · doi:10.1016/s1473-3099(23)00375-4

Improving measurement of tuberculosis care cascades to enhance people-centred care

2023· review· en· W4386208119 sur OpenAlexafffund
Lena Faust, Pren Naidoo, Guillermo Caceres-Cardenas, César Ugarte‐Gil, Monde Muyoyeta, Andrew D. Kerkhoff, Karikalan Nagarajan, Srinath Satyanarayana, Niaina Rakotosamimanana, Simon Grandjean Lapierre, Olusola Adedeji Adejumo, Joseph Kuye, Charity Oga‐Omenka, Madhukar Pai, Ramnath Subbaraman

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Infectious Diseases · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsBill and Melinda Gates FoundationDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésTuberculosisHealth careDiseaseMedicinePublic healthPopulationEconomic growthEnvironmental healthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Care cascades represent the proportion of people reaching milestones in care for a disease and are widely used to track progress towards global targets for HIV and other diseases. Despite recent progress in estimating care cascades for tuberculosis (TB) disease, they have not been routinely applied at national and subnational levels, representing a lost opportunity for public health impact. As researchers who have estimated TB care cascades in high-incidence countries (India, Madagascar, Nigeria, Peru, South Africa, and Zambia), we describe the utility of care cascades and identify measurement challenges, including the lack of population-based disease burden data and electronic data capture, the under-reporting of people with TB navigating fragmented and privatised health systems, the heterogeneity of TB tests, and the lack of post-treatment follow-up. We outline an agenda for rectifying these gaps and argue that improving care cascade measurement is crucial to enhancing people-centred care and achieving the End TB goals.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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