Evaluating the potential costs and impact of digital health technologies for tuberculosis treatment support
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring adherence and support during treatment of tuberculosis (TB) is a major public health challenge. Digital health technologies could help improve treatment outcomes. We considered their potential cost and impact on treatment for active or latent TB in Brazil.Decision analysis models simulated two adult cohorts with 1) drug-susceptible active TB, and 2) multidrug-resistant TB, and two cohorts treated with isoniazid for latent TB infection (LTBI): 1) close contacts of persons with active TB, and 2) others newly diagnosed with LTBI. We evaluated four digital support strategies: two different medication monitors, synchronous video-observed therapy (VOT), and two-way short message service (SMS). Comparators were standard directly observed treatment for active TB and self-administered treatment for LTBI. Projected outcomes included costs (2016 US dollars), plus active TB cases and disability-adjusted life years averted among persons with LTBI.For individuals with active TB, medication monitors and VOT are projected to lead to substantial (up to 58%) cost savings, in addition to alleviating inconvenience and cost to patients of supervised treatment visits. For LTBI treatment, SMS and medication monitors are projected to be the most cost-effective interventions. However, all projections are limited by the scarcity of published estimates of clinical effect for the digital technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».