Global status of policies and practices for systematic TB screening in high-burden countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global status of policies and practices for systematic TB screening has not been described since the World Health Organization (WHO) guideline update in 2021. In 2024, the WHO Global Programme on Tuberculosis & Lung Health commissioned a questionnaire survey and in-depth reviews of systematic screening for TB disease in high-TB-burden countries. METHODS: A short-answer and multiple-choice questionnaire was sent to the 30 highest-TB-burden countries to query national policies and the scale of systematic screening, prioritising practices and results among targeted populations. In eight of the 30 countries, mixed-methods in-depth reviews comprised national policy desk reviews; stakeholder interviews; subnational site visits; and analyses of TB cascade of care data from systematic TB screening (2021-2023). RESULTS: Systematic TB screening showed signs of expansion since 2021 in eight high-TB-burden countries. The questionnaire survey and in-depth reviews identified best practices including chest X-ray prioritisation in parallel with or replacing symptom screening, computer-aided detection for chest X-ray interpretation, machine-learning spatial analytics, and intensive community mobilisation. CONCLUSION: High-TB-burden countries have expanded systematic TB screening, but national data systems for monitoring and evaluation must be strengthened to evaluate systematic screening results. Funding and human resource mobilisation is critical for progress. Artificial intelligence and innovative tools may improve implementation quality, enhancing existing human workforce capacity in the context of limited resources.
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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 | 0,117 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».