Community-based health screening camps for early detection and diagnosis of Chronic Respiratory Diseases (CRD)s in Pune, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: CRDs are a growing health burden in LMICs, with many cases going undiagnosed due to limited access to healthcare and diagnostics in rural areas. Barriers such as rurality, financial constraints, and low awareness further delay diagnosis and treatment. We undertook accessible community-based screening camps to promote early CRD detection. Methods: We used a questionnaire to identify people with symptoms suggestive of CRD who were reviewed at local ‘camps’ with clinical examination, spirometry and expert counselling. The pulmonary rehabilitation (PR) team chest physician, spirometry technician, physiotherapist, psychologist and health educator accompanied the camps and were subsequently interviewed to explore their learnings from camps. Results: Of 314 participants screened, 132 (42.0%) were diagnosed with CRDs at eight screening camps conducted at community settings. Before attending a camp, participants had typically seen a general practitioner and been prescribed bronchodilators based on their clinical presentation. Poor access to specialist care, cost and transport challenges meant that 282 (89.8%) of screened participants had spirometry assessed for first time at the camp. Awareness of symptoms should be emphasised rather than specific diseases. Psychosocial factors such as stigma and caregiver stress significantly affect patient’s engagement with their CRD treatments. Patients and local healthcare providers have low awareness about the benefits of PR. Conclusion: Conducting community-based health screening camps improved awareness and early detection of CRDs in rural areas offering potential to tailor treatment and improve health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».