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Enregistrement W2884212436 · doi:10.12688/gatesopenres.12842.2

Market penetration of Xpert MTB/RIF in high tuberculosis burden countries: A trend analysis from 2014 - 2016

2018· preprint· en· W2884212436 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGates Open Research · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésGeneXpert MTB/RIFMedicineTuberculosisSputumPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p><ns4:bold>Background: </ns4:bold>Xpert® MTB/RIF, a rapid tuberculosis (TB) molecular test, was endorsed by the World Health Organization in 2010. Since then, 34.4 million cartridges have been procured under concessional pricing. Although the roll out of this diagnostic is promising, previous studies showed low market penetration.</ns4:p><ns4:p> <ns4:bold>Methods: </ns4:bold>To assess 3-year trends of market penetration of Xpert MTB/RIF in the public sector, smear and Xpert MTB/RIF volumes for the year 2016 were evaluated and policies from 2014-2016 within 22 high-burden countries (HBCs) were studied. A structured questionnaire was sent to representatives of 22 HBCs. The questionnaires assessed the total smear and Xpert MTB/RIF volumes, number of modules and days of operation of GeneXpert machines in National TB Programs (NTPs). Data regarding the use of NTP GeneXpert machines for other diseases and GeneXpert procurement by other disease control programs were collected. Market penetration was estimated by the ratio of total sputum smear volume for initial diagnosis divided by the number of Xpert MTB/RIF tests procured in the public sector.</ns4:p><ns4:p> <ns4:bold>Results: </ns4:bold>The survey response rate was 21/22 (95%). Smear/Xpert ratios decreased in 17/21 countries and increased in four countries, since 2014. The median ratio decreased from 32.6 (IQR: 44.6) in 2014 to 6.0 (IQR: 15.4) in 2016. In 2016, the median GeneXpert utilization was 20%, however seven countries (7/19; 37%) were running tests for other diseases on their NTP-procured GeneXpert systems in 2017, such as HIV, hepatitis-C virus (HCV), <ns4:italic>Chlamydia trachomatis</ns4:italic>, and <ns4:italic>Neisseria gonorrhoeae</ns4:italic>. Five (5/15; 33%) countries reported GeneXpert procurement by HIV or HCV programs in 2016 and/or 2017.</ns4:p><ns4:p> <ns4:bold>Conclusions: </ns4:bold>Our results show a positive trend for Xpert MTB/RIF market penetration in 21 HBC public sectors. However, GeneXpert machines were under-utilized for TB, and inadequately exploited as a multi disease technology.</ns4:p>

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,351 · 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