Achieving Systemic and Scalable Private Sector Engagement in Tuberculosis Care and Prevention in Asia
Notice bibliographique
Résumé
Health-Seeking BehaviorsAs a transmissible, airborne disease, tuberculosis (TB) is a classic public health issue, and the majority of TB prevention and care efforts globally have focused on the public-sector role.However, in sub-Saharan Africa and South Asia, respectively, 49% and 81% of all patients present initially to private or informal (nonqualified) providers [1].Many of those patients have TB symptoms and a subset have TB disease, but studies show substantial diagnostic delays [2] and high patient costs [3] that are associated with seeing multiple private providers.Shortening the pathway for those individuals-from their initial private-sector consultation to quality-assured, evidence-based treatment in either the public or private sector-is no Summary Points• Tuberculosis (TB) is a major public health threat.But worldwide, the majority of people with symptoms consistent with TB start their care seeking in the private or informal sector.These numbers are particularly high in Asia.• Public-private mix (PPM) efforts have been introduced to reach these individuals, as soon as possible, with quality-assured diagnosis and treatment.Systematic approaches have been designed to reach all provider types.However, PPM schemes struggle to manage the scale of a fragmented and under-regulated private sector.• Opportunities are arising to introduce more systemic, scalable, and innovative approaches, including social businesses, insurance-based initiatives, intermediary agencies, regulatory regimes, and provider consolidation, with a heavy emphasis on the use of new information technologies.• These approaches combine the previous work on TB private sector engagement with structural solutions that make health systems function for all patients, regardless of the disease or whether patients seek care in the public or the private sector.
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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 | 0,027 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».