Sputum induction for tuberculosis diagnosis in an Arctic setting: a cost comparison
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Tuberculosis (TB) incidence was 234 per 100 000 in Nunavut, Canada, in 2012. Until recently, some individuals seen in local clinics for presumed TB required costly air evacuation to Southern Canada (Ottawa) for investigation if they were unable to produce sputum spontaneously. OBJECTIVE: To estimate the cost per individual evaluated for TB, associated with the establishment of a sputum induction programme in Iqaluit, Nunavut, Canada. DESIGN: A decision analysis model compared the total cost per individual for two strategies: 1) initial investigation in Iqaluit, with transport to Ottawa for those requiring sputum induction; and 2) sputum induction at the hospital in Iqaluit, with further investigation in Ottawa only if needed. The model simulated diagnostic and treatment paths from the initial clinic visit to completion of TB investigation or treatment (when applicable). RESULTS: The estimated cost per person evaluated for TB with sputum induction in 1) Ottawa vs. 2) Iqaluit was CAD4798 (95% uncertainty range 2923-6650) vs. CAD2479 (1206-4256), respectively. Total costs were influenced by underlying TB prevalence, but local sputum induction consistently yielded cost savings. CONCLUSION: Providing sputum induction in a high-incidence Arctic community such as Iqaluit is projected to generate substantial cost savings in the investigation and management of individuals with presumed TB.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».