Modeling the impact of tuberculosis interventions on epidemiologic outcomes and health system costs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) programs must invest in a variety of TB specific activities in order to reach ambitious global targets. Uncertainty exists surrounding the potential impact of each of these activities. The objective of our study was to model different interventions and quantify their impact on epidemiologic outcomes and costs from the health system perspective. METHODS: Decision analysis was used to define the TB patient trajectory within the health system of three different countries. We considered up to seven different interventions that could affect either the natural history of TB, or patient trajectories within the health system. The expected impact of interventions were derived from published studies where possible. Epidemiologic outcomes and associated health system costs were projected for each scenario. RESULTS: With no specific intervention, TB related death rates are high and less than 10% of the population starts on correct treatment. Interventions that either prevent cases or affect all patients with TB disease early in their trajectory are expected to have the biggest impact, regardless of underlying epidemiologic characteristics of the setting. In settings with a private sector, improving diagnosis and appropriate treatment across all sectors is expected to have a major impact on outcomes. CONCLUSION: In all settings, the greatest benefit will come from early diagnosis of all forms of TB. Once this has been achieved more specific interventions, such as those targeting HIV, drug resistance or the private sector can be integrated to increase impact.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».