Human resource implications of expanding latent tuberculosis patient care activities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The World Health Organization (WHO) declared increasing services for latent tuberculosis infection (LTBI) a priority to eliminate tuberculosis (TB) by 2035. Yet, there is little information about thehuman resource needs required to implement LTBI treatment scale-up. Our study aimed to estimate the change in healthcare workers (HCW) time spent on different patient care activities, following an intervention to strengthen LTBI services. Methods: We conducted a time and motion (TAM) study, observing HCW throughout a typical workday before and after the intervention (Evaluation and Strengthening phases, respectively) at 24 health facilities in five countries. The precise time spent on pre-specified categories of work activities was recorded. Time spent on direct patient care was subcategorized as relating to one of three conditions: LTBI, active or suspected TB, and non-TB (i.e., patients with any other medical condition). A linear mixed model (LMM) was fit to estimate the change in HCW time following the intervention. Results: A total of 140 and 143 HCW participated in the TAMs during the Evaluation and Strengthening phases, respectively. Results from intervention facilities showed an increase of 9% (95% CI: 3%, 15%) in the proportion of HCW time spent on LTBI-related services, but with a corresponding change of -11% (95% CI: -21%, -1%) on active TB services. There was no change in the proportion of time spent on LTBI care in control facilities; this remained low in both phases of the study. Discussion: Our findings suggest that additional HCW personnel will be required for expansion of LTBI services to ensure that this expansion does not reduce the time available for care of active TB 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».