Partial recovery of tuberculosis preventive treatment in Brazil after pandemic drawback
Notice bibliographique
Résumé
Brazil was heavily affected by COVID-19 both with death toll and economically, with absence of a centralized Federal Government response. Tuberculosis (TB) notifications decreased in 2020 but partial recovery was observed in 2021. We have previously shown a sharp (93%) reduction in TB preventive treatment notifications among five Brazilian cities with more than 1,000 notifications in 2021. We hypothesized TB preventive treatment would also recover. We updated the previous analysis by adding other cities that hold more than a 1,000 notifications until 2022. Data aggregated by 2-week periods were extracted from the Information System for Notifying People Undergoing Treatment for LTBI (IL-TB). Biweekly percentage change (BPC) of notifications until October 2022 and outcomes until July 2022 (in the two weeks of TB preventive treatment initiation) were analyzed using Joinpoint software. A total of 39,701 notifications in 11 cities were included, 66% from São Paulo and Rio de Janeiro, Brazil. We found a significant increase of TB preventive treatment notifications in the beginning of 2021 (BPC range 1.4-49.6), with sustained progression in seven out of the 11 cities. Overall, median completion rates were 65%. In most cities, a gradual and steady decrease of treatment completion rates was found, except for Rio de Janeiro and Manaus (Amazonas State, Brazil), where a BPC of 1.5 and 1.2, respectively, was followed by a sustained increase. Notifications and completion proportions of TB preventive treatment were heterogeneous, which partly reflects the heterogeneity in local response to the pandemic. We found that notifications were recovered, and that the sharp 2021 decrease was no longer observed, which suggests delays in notification. In conclusion, the sharp reductions in TB preventive treatment completion rates in most cities might have been caused by delays in reporting; however, the sustained and progressive decrease are a concern.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».