Informing decision-making for universal access to quality tuberculosis diagnosis in India: an economic-epidemiological model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India and many other high-burden countries have committed to providing universal access to high-quality diagnosis and drug susceptibility testing (DST) for tuberculosis (TB), but the most cost-effective approach to achieve this goal remains uncertain. Centralized testing at district-level hub facilities with a supporting sample transport network can generate economies of scale, but decentralization to the peripheral level may provide faster diagnosis and reduce losses to follow-up (LTFU). METHODS: We generated functions to evaluate the costs of centralized and decentralized molecular testing for tuberculosis with Xpert MTB/RIF (Xpert), a WHO-endorsed test which can be performed at centralized and decentralized levels. We merged the cost estimates with an agent-based simulation of TB transmission in a hypothetical representative region in India to assess the impact and cost-effectiveness of each strategy. RESULTS: Compared against centralized Xpert testing, decentralization was most favorable when testing volume at decentralized facilities and pre-treatment LTFU were high, and specimen transport network was exclusively established for TB. Assuming equal quality of centralized and decentralized testing, decentralization was cost-saving, saving a median $338,000 (interquartile simulation range [IQR] - $222,000; $889,000) per 20 million people over 10 years, in the most cost-favorable scenario. In the most cost-unfavorable scenario, decentralized testing would cost a median $3161 [IQR $2412; $4731] per disability-adjusted life year averted relative to centralized testing. CONCLUSIONS: Decentralization of Xpert testing is likely to be cost-saving or cost-effective in most settings to which these simulation results might generalize. More decentralized testing is more cost-effective in settings with moderate-to-high peripheral testing volumes, high existing clinical LTFU, inability to share specimen transport costs with other disease entities, and ability to ensure high-quality peripheral Xpert testing. Decision-makers should assess these factors when deciding whether to decentralize molecular testing for tuberculosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».