MATS

잘못된 진단, 잘못된 통보, 건강에 대한 부적절한 접근 및 보건 센터 간의 비효율적 인 연계로 인해 매년 70 % 이상의 결핵 사례가 나이지리아에서보고되지 않는다. 이 격차는 특히이 연령대에서 추정 된 결핵 사례의 87 %가 2016 년에보고되지 않아 어린이의 경우 더 높습니다. 의료 시설 내에서 2 주 이상의 기침을 보이는 환자는 결핵에 대해 선별 검사를하지 않으므로 잘못된 진단 때때로 만들어집니다. 기존의 NTP 구조는 치료가 완료 될 때까지 추정으로 환자를 식별 지점에서 문서화하고보고하는 시스템을 제공하지만 OPD를 실시한 선별 검사 체계를 캡처하는 방법은 아직 알려져 있지 않습니다. 이러한 이유로 환자는 적극적으로 발견되지 않고 진단과 치료를 위해 안전하게 분리됩니다 (FAST 전략). PAF와 KNCV에 의해 구현 된 BMF 프로젝트 인 Q2 Y3에서이 차이를 확인하고 OPD에서 환자의 능동적 인 검사를 수행하기위한 종이 기반 도구를 설계했습니다. 이 활동은 지원 된 60 개 시설 전체에서 확인 된 것으로 추정되는 환자의 수를 늘리는 데는 성공했지만 그 어려움 없이는 성공하지 못했습니다. 선별 검사를받은 환자들의 문서는 성가신 것으로 생각되었는데, 따라서 데이터는 대개 3 개월 이상 보관되지 않았다. 서류가 마모되었거나 더러워졌으며 때로는 데이터의 손실을 가져 왔고, 마지막으로 선별 도구에 기록 된 추정 건수와 추정 등록 건수간에 불균형이있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TB에 대한 능동적 인 시설 심사의 효율성 및 추천 프로세스를 향상시키기 위해 프로젝트에서 개발 한 안드로이드 기반 응용 프로그램 인 TBS (Mobile App for TB Screening)가 개발되었습니다. 예상치가 OPD에서 확인되면 백엔드 웹 응용 프로그램을 통해 DOT 제공 업체, 프로젝트 직원 및 구현 파트너에게 실시간 정보를 제공합니다.