Geographical targeting of active case finding for tuberculosis in Pakistan using hotspots identified by artificial intelligence software (SPOT-TB): study protocol for a pragmatic stepped wedge cluster randomised control trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pakistan has significantly strengthened its capacity for active case finding (ACF) for tuberculosis (TB) that is being implemented at scale in the country. However, yields of ACF have been lower than expected, raising concerns on its effectiveness in the programmatic setting. Distribution of TB in communities is likely to be spatially heterogeneous and targeting of ACF in areas with higher TB prevalence may help improve yields. The primary aim of SPOT-TB is to investigate whether a policy change to use a geographically targeted approach towards ACF supported by an artificial intelligence (AI) software, MATCH-AI, can improve yields in Pakistan. METHODS AND ANALYSIS: SPOT-TB will use a pragmatic, stepped wedge cluster randomised design. A total of 30 mobile X-ray units and their field teams will be randomised to receive the intervention. Site selection for ACF in the intervention areas will be guided primarily through the use of MATCH-AI software that models subdistrict TB prevalence and identifies potential disease hotspots. Control areas will use existing approaches towards site selection that are based on staff knowledge, experience and analysis of historical data. The primary outcome measure is the difference in bacteriologically confirmed incident TB detected in the intervention relative to control areas. All remaining ACF-related procedures and algorithms will remain unaffected by this trial. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval has been obtained from the Health Services Academy, Islamabad, Pakistan (7-82/IERC-HSA/2022-52) and from the Common Management Unit for TB, HIV and Malaria, Ministry of Health Services, Regulation and Coordination, Islamabad, Pakistan (26-IRB-CMU-2023). Findings from this study will be disseminated through publications in peer-reviewed journals and stakeholder meetings in Pakistan with the implementing partners and public-sector officials. Findings will also be presented at local and international medical and public health conferences. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT06017843.
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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 | 0,038 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,014 |
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 ».