MATS

Schätzungen zufolge werden in Nigeria jährlich über 70% der Fälle von Tuberkulose aufgrund falscher Diagnosen, mangelhafter Benachrichtigung, unzureichendem Zugang zur Gesundheit und ineffizienter Verknüpfungen zwischen Gesundheitszentren versäumt. Diese Kluft ist besonders bei Kindern größer, da 87% der geschätzten TB-Fälle in dieser Altersgruppe im Jahr 2016 übersehen wurden. In Gesundheitseinrichtungen werden Patienten mit Husten von mindestens 2 Wochen Dauer in der Regel nicht proaktiv auf TB untersucht, was zu einer falschen Diagnose führt wird manchmal gemacht. Die bestehende NTP-Struktur bietet ein System zur Dokumentation und Meldung von Patienten vom Zeitpunkt der Identifizierung als mutmaßlich bis zum Abschluss der Behandlung. Es ist jedoch keine strukturierte Methode zur Erfassung des OPD-Screenings bekannt. Aus diesem Grund werden Patienten für Diagnose und Behandlung nicht aktiv aufgefunden und sicher getrennt (FAST-Strategie). Im zweiten Quartal des dritten Quartals identifizierte das BMF-Projekt, das von PAF und KNCV durchgeführt wird, diese Lücke und entwarf ein auf Papier basierendes Tool, um ein aktives Screening von Patienten am OPD durchzuführen. Mit dieser Aktivität konnte die Anzahl der mutmaßlichen Patienten, die in den 60 unterstützten Einrichtungen identifiziert wurden, erhöht werden, jedoch nicht ohne die damit verbundenen Herausforderungen. Die Dokumentation der gescreenten Patienten wurde als umständlich angesehen, weshalb die Daten normalerweise nicht länger als 3 Monate aufbewahrt wurden. Papiere waren abgenutzt oder verschmutzt, was manchmal zu Datenverlusten führte, und schließlich gab es Unterschiede zwischen der Anzahl der im Screening-Tool geschriebenen Vermutungen und den Vermutungsregistern. Um diese Probleme zu lösen, wurde die Mobile App für das TB-Screening (MATS) entwickelt, eine Android-basierte Anwendung, die vom Projekt entwickelt wurde, um die Effizienz und den Weiterleitungsprozess für das aktive TB-Screening in Einrichtungen zu verbessern. Es bietet DOT-Anbietern, Projektmitarbeitern und Implementierungspartnern Echtzeitinformationen über eine Back-End-Webanwendung, wenn beim OPD vermutete Fehler festgestellt werden.