Private sector tuberculosis care quality during the COVID-19 pandemic: a repeated cross-sectional standardised patients study of adherence to national TB guidelines in urban Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Only a third of tuberculosis (TB) cases in Nigeria in 2020 were diagnosed and notified, in part due to low detection and under-reporting from the private health sector. Using a standardised patient (SP) survey approach, we assessed how management of presumptive TB in the private sector aligns with national guidelines and whether this differed from a study conducted before the start of the COVID-19 pandemic. 13 SPs presented a presumptive TB case to 511 private providers in urban areas of Lagos and Kano states in May and June 2021. Private provider case management was compared with national guidelines divided into three main steps: SP questioned about cough duration; sputum collection attempted for TB testing; and non-prescription of anti-TB medications, antibiotics and steroids. SP visits conducted in May-June 2021 were directly compared to SP visits conducted in the same areas in June-July 2019. Overall, 28% of interactions (145 of 511, 95% CI 24.5% to 32.5%) were correctly managed according to Nigerian guidelines, as few providers completed all three necessary steps. Providers in 71% of visits asked about cough duration (362 of 511, 95% CI 66.7% to 74.7%), 35% tested or recommended a sputum test (181 of 511, 95% CI 31.3% to 39.8%) and 79% avoided prescribing or dispensing unnecessary medications (406 of 511, 95% CI 75.6% to 82.8%). COVID-19 related questions were asked in only 2.4% (12 of 511, 95% CI 1.3% to 4.2%) of visits. During the COVID-19 pandemic, few providers completed all steps of the national guidelines. Providers performed better on individual steps, particularly asking about symptoms and avoiding prescription of harmful medications. Comparing visits conducted before and during the COVID-19 pandemic showed that COVID-19 did not significantly change the quality of TB care.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».