Ending TB in South-East Asia: flagship priority and response transformation
Notice bibliographique
Résumé
Over the decades, the global tuberculosis (TB) response has evolved from sanatoria-based treatment to DOTS (Directly Observed Therapy Shortcourse) strategy and the more recent End TB Strategy. The WHO South-East Asia Region, which accounted for 45% of new TB patients and 50% of deaths globally in 2021, is pivotal to the global fight against TB. "Accelerate Efforts to End TB" by 2030 was adopted as a South-East Asia Regional Flagship Priority (RFP) in 2017. This article illustrates intensified and transformed approaches to address the disease burden following the adoption of RFP and new challenges that emerged during the COVID-19 pandemic. TB case notifications improved by 25% and treatment success rates improved by 6% between 2016 and 2019 due to interventions ranging from galvanising political commitments to empowering and engaging communities. Cumulative TB programme budget allocations in 2022 reached US$ 1.4 billion, about two and a half times the budget in 2016. An ambitious Regional Strategic Plan towards ending TB, 2021-2025, identifies priority interventions that will need investments of up to US$ 3 billion a year to fully implement them. Moving forward, countries in the Region need to leverage RFP and take up intensified, people-centred, holistic interventions for prevention, diagnosis, treatment and care of TB with commensurate investments and cross-ministerial and multi-sectoral coordination.
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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 | 0,024 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».