Tuberculosis screening among cough suppressant buyers in pharmacies and drug outlets in Guinea: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) poses a significant public health challenge in Guinea, with an estimated 22 000 TB cases in 2020; an estimated 6125 (28%) cases went undetected. We evaluated an intensified TB case finding strategy in Guinea which targeted customers who bought cough suppressants from pharmacies or drug outlets. METHODS: We involved 25 pharmacies and 25 drug outlets in Matoto, Conakry, Guinea. Pharmacists or outlet owners identified and referred all customers with TB symptoms who were purchasing cough suppressants to healthcare workers for sputum collection either at the pharmacy or drug outlet or at a nearby TB diagnosis and treatment centre (CDT); sputum was subjected to bacteriological testing with acid fast bacilli smear or Xpert MTB/RIF. We assessed factors associated with eventual TB diagnosis using logistic regression and time to TB diagnosis using cox regression and used microcosting to estimate the cost of the intervention in 2020 US$. RESULTS: From November 2019 to June 2020, we screened 916 people referred from pharmacies or drug outlets with TB symptoms, with median age of 31 years (54% male). Overall, 126 (14%) had bacteriologically confirmed TB. Odds of TB diagnosis were significantly lower with increasing age (adjusted OR (aOR) per additional year=0.98; 95% CI 0.97 to 0.99) and higher among males (aOR=1.57; 95% CI 1.04 to 2.39) and those with symptoms. Those identified at drug outlets had significantly faster time to presentation from symptom onset than pharmacies (adjusted HR=1.73; 95% CI 1.50 to 1.99). The total cost of the intervention per person referred was US$32.66 and per person diagnosed and treated for TB disease of US$237.45. CONCLUSION: Intensified TB case finding through pharmacies and drug outlets is a feasible and effective way to increase TB detection in settings where self-medicating is common, and TB is under-detected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».