The role of digital health technology in tuberculosis control: a systematic literature review and comparative analysis based on the WHO guidelines
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a systematic review with the objective of evaluating the utilisation of digital technology in the surveillance of Tuberculosis (TB) within the context of public health, and of determining the extent to which this practice aligns with the World Health Organization (WHO) recommendation. The methodology was divided into two distinct phases. In the initial phase, a systematic literature review was conducted utilising the Prism and the Parsifal tool. Subsequently, the digital technologies identified in the selected articles were analysed in accordance with WHO documentation and a patient-centred approach. From an initial pool of 2090 articles, nine studies were meticulously selected, including impactful research from regions such as India, China, Uganda, Sudan, Indonesia, Ukraine, Tanzania, South Africa an Philippines. These studies demonstrate that digital technologies have a beneficial impact. The digital technologies that have been highlighted as offering the most promising advancements in the field of TB surveillance, addressing existing challenges and integrating digital solutions seamlessly into TB control programmes, remain pivotal. In order to eradicate TB as a global health threat, future endeavours must focus on refining digital interventions, overcoming barriers and ensuring equitable access.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».