Cost-effectiveness of active case-finding of household contacts of pulmonary tuberculosis patients in a low HIV, tuberculosis-endemic urban area of Lima, Peru
Notice bibliographique
Résumé
We compared the cost-effectiveness (CE) of an active case-finding (ACF) programme for household contacts of tuberculosis (TB) cases enrolled in first-line treatment to routine passive case-finding (PCF) within an established national TB programme in Peru. Decision analysis was used to model detection of TB in household contacts through: (1) self-report of symptomatic cases for evaluation (PCF), (2) a provider-initiated ACF programme, (3) addition of an Xpert MTB/RIF diagnostic test for a single sputum sample from household contacts, and (4) all strategies combined. CE was calculated as the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) in terms of US dollars per disability-adjusted life years (DALYs) averted. Compared to PCF alone, ACF for household contacts resulted in an ICER of $2155 per DALY averted. The addition of the Xpert MTB/RIF diagnostic test resulted in an ICER of $3275 per DALY averted within a PCF programme and $3399 per DALY averted when an ACF programme was included. Provider-initiated ACF of household contacts in an urban setting of Lima, Peru can be highly cost-effective, even including costs to seek out contacts and perform an Xpert/MTB RIF test. ACF including Xpert MTB/RIF was not cost-effective if TB cases detected had high rates of default from treatment or poor outcomes.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».