MATS

यह अनुमान है कि नाइजीरिया में गलत निदान, खराब अधिसूचना, स्वास्थ्य के लिए अपर्याप्त पहुंच और स्वास्थ्य केंद्रों के बीच अपर्याप्त संपर्क के कारण टीबी के 70% से अधिक मामले सालाना याद किए जाते हैं। यह अंतर बच्चों में विशेष रूप से अधिक है क्योंकि इस आयु वर्ग में अनुमानित टीबी के 87% मामले 2016 में छूट गए थे। स्वास्थ्य सुविधाओं के भीतर, 2 सप्ताह या उससे अधिक की खांसी के साथ पेश आने वाले रोगियों को आमतौर पर टीबी के लिए नियमित रूप से जांच नहीं की जाती है, इसलिए एक गलत निदान। कभी-कभी बनाया जाता है। मौजूदा NTP संरचना पहचानने के बिंदु से रोगियों को दस्तावेज और रिपोर्ट करने के लिए एक प्रणाली प्रदान करती है, जब तक कि उपचार पूरा नहीं हो जाता है, हालांकि, OPD की गई स्क्रीनिंग को कैप्चर करने का कोई ज्ञात संरचित तरीका नहीं है। इस कारण से, निदान और उपचार के लिए रोगियों को सक्रिय रूप से नहीं पाया जाता है और सुरक्षित रूप से (FAST रणनीति) अलग किया जाता है। Q2 Y3 में, PAF और KNCV द्वारा कार्यान्वित किए जा रहे BMF प्रोजेक्ट ने इस अंतर को पहचाना और OPD में रोगियों की सक्रिय जांच को लागू करने के लिए एक पेपर आधारित टूल का डिज़ाइन किया। यह गतिविधि 60 समर्थित सुविधाओं में पहचाने जाने वाले अनुमानी रोगियों की संख्या बढ़ाने में सफल रही, लेकिन इसकी चुनौतियों के बिना नहीं। स्क्रीनिंग रोगियों के दस्तावेज़ीकरण को बोझिल माना जाता था इसलिए डेटा को आमतौर पर 3 महीने से अधिक नहीं रखा जाता था; कागजात खराब या गंदे हो गए थे, जिसके परिणामस्वरूप कभी-कभी डेटा का नुकसान होता था और अंत में, स्क्रीनिंग टूल में लिखे गए प्रकल्पितों की संख्या और अनुमानात्मक रजिस्टरों के बीच असमानताएं थीं। इन मुद्दों को हल करने के लिए, टीबी स्क्रीनिंग (MATS) के लिए मोबाइल ऐप विकसित किया गया था, जो प्रोजेक्ट द्वारा विकसित एक एंड्रॉइड आधारित एप्लिकेशन है जो टीबी के लिए सक्रिय इन-सुविधा स्क्रीनिंग की दक्षता और रेफरल प्रक्रिया को बढ़ाता है। यह ओपीडी में पहचाने जाने पर बैकेंड वेब एप्लिकेशन के माध्यम से डीओटी प्रदाताओं, परियोजना कर्मचारियों और कार्यान्वयन भागीदारों को वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करता है।