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Enregistrement W2912833927 · doi:10.1186/s12879-018-3636-1

Cost of three models of care for drug-resistant tuberculosis patients in Nigeria

2019· article· en· W2912833927 sur OpenAlexaff
Florence Bada, Evaezi Okpokoro, Nick Blok, Emmanuel Meribole, Saswata Dutt, Patrick Dakum, Alash’le Abimiku, Alice Zwerling, Sandra V. Kik

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria
Mots-clésMedicineTuberculosisGuidelineAmbulatory careActivity-based costingIntensive careEmergency medicineAmbulatoryIntensive care medicineHealth careInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nigeria accounts for a significant proportion of the global drug-resistant tuberculosis (DR-TB) burden, a large proportion of which goes untreated. Different models for managing DR-TB treatment with varying levels of hospitalization are in use across Nigeria, however costing evidence is required to guide the scale up of DR-TB care. We aimed to estimate and compare the costs of different DR-TB treatment and care models in Nigeria. METHODS: We estimated the costs associated with three models of DR-TB treatment and care: Model (A) patients are hospitalized throughout the 8-month intensive phase, Model (B) patients are partially hospitalized during the intensive phase and Model (C) is entirely ambulatory. Costs of treatment, in-patient and outpatient care and diagnostic and monitoring tests were collected using a standardized data collection sheet from six sites through an ingredient's approach and cost models were based on the Nigerian National Tuberculosis, Leprosy and Buruli Ulcer Guideline - Sixth Edition (2014) and Guideline for programmatic and clinical management of drug-resistant tuberculosis in Nigeria (2015). RESULTS: Assuming adherence to the Nigerian DR-TB guidelines, the per patient cost of Model A was $18,528 USD, Model B $15,159 USD and Model C $9425 USD. Major drivers of cost included hospitalization (Models A and B) and costs of out-patient consultations and supervision (Model C). CONCLUSION: Utilizing a decentralized ambulatory model, is a more economically viable approach for the expansion of DR-TB care in Nigeria, given that patient beds for DR-TB treatment and care are limited and costs of hospitalized treatment are considerably more expensive than ambulatory models. Scale-up of less expensive ambulatory care models should be carefully considered in particular, when treatment efficacy is demonstrated to be similar across the different models to allow for patients not requiring hospitalization to be cared for in the least expensive way.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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