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Enregistrement W2616479650 · doi:10.1186/s12916-017-0865-x

Revisiting annual screening for latent tuberculosis infection in healthcare workers: a cost-effectiveness analysis

2017· article· en· W2616479650 sur OpenAlexafffund
Guillaume A. Mullie, Kevin Schwartzman, Alice Zwerling, Dieynaba S. N’Diaye

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Heart InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFaculty of Medicine, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésMedicineTuberculosisTuberculinLatent tuberculosisHealth careCohortContext (archaeology)Environmental healthEmergency medicineInternal medicineMycobacterium tuberculosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In North America, tuberculosis incidence is now very low and risk to healthcare workers has fallen. Indeed, recent cohort data question routine annual tuberculosis screening in this context. We compared the cost-effectiveness of three potential strategies for ongoing screening of North American healthcare workers at risk of exposure. The analysis did not evaluate the cost-effectiveness of screening at hiring, and considered only workers with negative baseline tests. METHODS: A decision analysis model simulated a hypothetical cohort of 1000 workers following negative baseline tests, considering duties, tuberculosis exposure, testing and treatment. Two tests were modelled, the tuberculin skin test (TST) and QuantiFERON®-TB-Gold In-Tube (QFT). Three screening strategies were compared: (1) annual screening, where workers were tested yearly; (2) targeted screening, where workers with high-risk duties (e.g. respiratory therapy) were tested yearly and other workers only after recognised exposure; and (3) post exposure-only screening, where all workers were tested only after recognised exposure. Workers with high-risk duties had 1% annual risk of infection, while workers with standard patient care duties had 0.3%. In an alternate higher-risk scenario, the corresponding annual risks of infection were 3% and 1%, respectively. We projected costs, morbidity, quality-adjusted survival and mortality over 20 years after hiring. The analysis used the healthcare system perspective and a 3% annual discount rate. RESULTS: Over 20 years, annual screening with TST yielded an expected 2.68 active tuberculosis cases/1000 workers, versus 2.83 for targeted screening and 3.03 for post-exposure screening only. In all cases, annual screening was associated with poorer quality-adjusted survival, i.e. lost quality-adjusted life years, compared to targeted or post-exposure screening only. The annual TST screening strategy yielded an incremental cost estimate of $1,717,539 per additional case prevented versus targeted TST screening, which in turn cost an incremental $426,678 per additional case prevented versus post-exposure TST screening only. With the alternate "higher-risk" scenario, the annual TST strategy cost an estimated $426,678 per additional case prevented versus the targeted TST strategy, which cost an estimated $52,552 per additional case prevented versus post-exposure TST screening only. In all cases, QFT was more expensive than TST, with no or limited added benefit. Sensitivity analysis suggested that, even with limited exposure recognition, annual screening was poorly cost-effective. CONCLUSIONS: For most North American healthcare workers, annual tuberculosis screening appears poorly cost-effective. Reconsideration of screening practices is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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