Person-centred language for describing stratified approaches to TB treatment
Notice bibliographique
Résumé
Person-centred language for describing stratified approaches to TB treatmentDear Editor, The prevailing 'one-size-fits-all' treatment paradigm for TB is changing with the recognition of the potential benefits of stratifying treatment based on the characteristics of the person with TB and disease presentation.[1][2][3][4] This shift is part of a larger movement to make TB care more effective, safe and person-centered.Another key aspect is ensuring the language used in TB care is purposeful, clear and non-stigmatizing.5,6 This raises the question of the most appropriate language to describe novel stratified treatment approaches to TB treatment.We therefore conducted a survey to understand the preferred terms used to describe stratified approaches to TB treatment among TB-affected communities, researchers, and providers.A short, anonymous online English language survey was conducted from May 10 to June 4, 2024.Informed by initial feedback from community partners reviewing a stratified medicine trial protocol, 10 pairs of terms were proposed.Respondents were asked to rate each as 'preferred', 'acceptable', or 'unacceptable' and provide open-ended reasons for their choice.We advertised our survey widely through directed e-mails to TB and HIV research networks' community advisory bodies, community organizations, and TB civil society listservs.The study was approved by The Johns Hopkins Medicine Institutional Review Board, Baltimore, MD, USA.In total, 108 individuals completed the survey.Respondents could select multiple identities, but most self-identified as members of civil society (66%) and/or people with lived experience with TB (43%).Healthcare providers (29%), researchers (23%) and TB program staff (21%) were represented.Respondents represented all WHO regions, with over half from the African region (57%), 19% from the South-East Asian Region, 16% from the region of the Americas (excluding the United States and Canada), 15% from the United States and Canada, 7% from Northern/Western/Southern Europe (including the United Kingdom), 3% from Eastern Europe, 2% from the Eastern Mediterranean region, and 1% from the Western Pacific region.All age groups (six categories ranging from 18 to 65þ) were represented, with the majority (31%) being between 35 and 44 years old.The most preferred pair of terms was 'shorter treatment and longer treatment,' with 46% of respondents indicating these terms as 'preferred' (Table ).These terms were the top preference across different demographic categories.The second and third most preferred terms also focused on the length of treatment:
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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 | 0,076 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,011 |
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 ».