P143 Difficulties in diagnosing tuberculosis during the COVID-19 pandemic – observational report from a tertiary care hospital in Mumbai (India)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective The COVID 19 pandemic caused significant disturbances in TB diagnostic and treatment services under national tuberculosis elimination programme (NTEP) in India. As India accounts for 28% of global burden, ending Tuberculosis globally is critically dependent on ending it in India. More than quarter of the world’s 10 million estimated cases and 449,700 of the world’s estimated 1.3 million TB related deaths occur in India. Between 2020 and 2025, 6 million TB cases and 1.4 million TB-related deaths are expected to occur in India. Due to lockdowns or movement restrictions, fear of contracting COVID-19 infection in hospital settings and diversion of TB services, patients with TB symptoms are having difficulty accessing healthcare facilities during this epidemic. The Objective of this study is to identify the real-world practical difficulties faced by TB patients during the COVID 19 pandemic during the second wave from March 2021 to October 2021 in India. Methods Figure 1. Results Out of 100 patients diagnosed with drug sensitive Tuberculosis, 42% were COVID-19 suspects.38% had symptoms for less than one month which helped in early diagnosis of Tuberculsosis.6% patients had symptoms for more than 6 months.27% patients faced problems getting diagnosed, out of which 14 patients (51.8%) had travel difficulty, 7 patients (25.9%) had financial problems and 6 patients (22.2%) had lack of health care access. The time taken for diagnosis and starting medication under National TB elimination program (NTEP) was 1–3 days in 47% patients, 4–7 days in 32% patients and 8 or more days in 21% patients. 31% of patients had side effects due to anti-tuberculosis treatment, amongst them 23 (74.1%) patients complained vomiting, 5 (16.1%) patients had itching, 3 patients (9.6%) had joint pains. 84% patients received regular supply of anti-tuberculosis medication and 16% faced problems in access.79% patients had access to high protein diet whereas 21% patients had no access. Conclusion This study highlights the consequences and impact of the COVID-19 pandemic on the Tuberculosis healthcare services. It highlights the problems faced during the COVID-19 lockdown by Tuberculosis patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».