Cost and cost-effectiveness of tuberculosis treatment shortening: a model-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite improvements in treatment success rates for tuberculosis (TB), current six-month regimen duration remains a challenge for many National TB Programmes, health systems, and patients. There is increasing investment in the development of shortened regimens with a number of candidates in phase 3 trials. METHODS: We developed an individual-based decision analytic model to assess the cost-effectiveness of a hypothetical four-month regimen for first-line treatment of TB, assuming non-inferiority to current regimens of six-month duration. The model was populated using extensive, empirically-collected data to estimate the economic impact on both health systems and patients of regimen shortening for first-line TB treatment in South Africa, Brazil, Bangladesh, and Tanzania. We explicitly considered 'real world' constraints such as sub-optimal guideline adherence. RESULTS: From a societal perspective, a shortened regimen, priced at USD1 per day, could be a cost-saving option in South Africa, Brazil, and Tanzania, but would not be cost-effective in Bangladesh when compared to one gross domestic product (GDP) per capita. Incorporating 'real world' constraints reduces cost-effectiveness. Patient-incurred costs could be reduced in all settings. From a health service perspective, increased drug costs need to be balanced against decreased delivery costs. The new regimen would remain a cost-effective option, when compared to each countries' GDP per capita, even if new drugs cost up to USD7.5 and USD53.8 per day in South Africa and Brazil; this threshold was above USD1 in Tanzania and under USD1 in Bangladesh. CONCLUSION: Reducing the duration of first-line TB treatment has the potential for substantial economic gains from a patient perspective. The potential economic gains for health services may also be important, but will be context-specific and dependent on the appropriate pricing of any new regimen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».