Age- and sex-specific care cascades to detect gaps in the care of children with tuberculosis in Bangladesh: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Programmatic interventions to increase the detection of children with tuberculosis (TB) are rarely evaluated to understand age- and sex-specific completion rates. We applied modified TB screening and treatment cascade frameworks to assess indicators of effective implementation by age and sex of a TB screening program for children (zero to 14 years) in Bangladesh. Methods: tests. Results: In total, we screened 552 182 males and 461 419 females for TB. 2.8% of males and 2.6% of females screened positive (P < 0.001). 74.2% of males and 73.9% of females underwent appropriate evaluation (P = 0.560). 10.3% of males and 11.5% of females were diagnosed with TB (P = 0.008). 100% of children initiated treatment, and 97.6% of males and 97.1% of females achieved a successful treatment outcome (P = 0.428). The percent of children screening positive on verbal screen, who were clinically evaluated for TB, and who were diagnosed with TB generally increased with age, with some variability throughout (ranges: 1.2-9.1%, 59.8-88.5%, 6.5-21.9%, respectively). Conclusions: The largest gap observed for both sexes and among all ages was children who were not appropriately evaluated for TB despite screening positive. In our research, we highlight the value of identifying gaps in paediatric TB care to inform innovative, age- and sex-tailored interventions to improve future care in children.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».