MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766176003 · doi:10.1371/journal.pone.0186778

Cost-effectiveness of post-landing latent tuberculosis infection control strategies in new migrants to Canada

2017· article· en· W2766176003 sur OpenAlexafffundabout
Jonathon R. Campbell, James C. Johnston, Mohsen Sadatsafavi, Victoria J. Cook, R. Kevin Elwood, Fawziah Marra

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Mots-clésLatent tuberculosisTuberculosisMedicinePopulationCohortTuberculinPsychological interventionCost effectivenessDemographyMycobacterium tuberculosisImmunologyEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The majority of tuberculosis in migrants to Canada occurs due to reactivation of latent TB infection. Risk of tuberculosis in those with latent tuberculosis infection can be significantly reduced with treatment. Presently, only 2.4% of new migrants are flagged for post-landing surveillance, which may include latent tuberculosis infection screening; no other migrants receive routine latent tuberculosis infection screening. To aid in reducing the tuberculosis burden in new migrants to Canada, we determined the cost-effectiveness of using different latent tuberculosis infection interventions in migrants under post-arrival surveillance and in all new migrants. METHODS: A discrete event simulation model was developed that focused on a Canadian permanent resident cohort after arrival in Canada, utilizing a ten-year time horizon, healthcare system perspective, and 1.5% discount rate. Latent tuberculosis infection interventions were evaluated in the population under surveillance (N = 6100) and the total cohort (N = 260,600). In all evaluations, six different screening and treatment combinations were compared to the base case of tuberculin skin test screening followed by isoniazid treatment only in the population under surveillance. Quality adjusted life years, incident tuberculosis cases, and costs were recorded for each intervention and incremental cost-effectiveness ratios were calculated in relation to the base case. RESULTS: In the population under surveillance (N = 6100), using an interferon-gamma release assay followed by rifampin was dominant compared to the base case, preventing 4.90 cases of tuberculosis, a 4.9% reduction, adding 4.0 quality adjusted life years, and saving $353,013 over the ensuing ten-years. Latent tuberculosis infection screening in the total population (N = 260,600) was not cost-effective when compared to the base case, however could potentially prevent 21.8% of incident tuberculosis cases. CONCLUSIONS: Screening new migrants under surveillance with an interferon-gamma release assay and treating with rifampin is cost saving, but will not significantly impact TB incidence. Universal latent tuberculosis infection screening and treatment is cost-prohibitive. Research into using risk factors to target screening post-landing may provide alternate solutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetTuberculosis Research and EpidemiologyTravaux en français237 207