The potential for quality assurance systems to save costs and lives: the case of early infant diagnosis of HIV
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Scaling up of point-of-care testing (POCT) for early infant diagnosis of HIV (EID) could reduce the large gap in infant testing. However, suboptimal POCT EID could have limited impact and potentially high avoidable costs. This study models the cost-effectiveness of a quality assurance system to address testing performance and screening interruptions, due to, for example, supply stockouts, in Kenya, Senegal, South Africa, Uganda and Zimbabwe, with varying HIV epidemics and different health systems. METHODS: We modelled a quality assurance system-raised EID quality from suboptimal levels: that is, from misdiagnosis rates of 5%, 10% and 20% and EID testing interruptions in months, to uninterrupted optimal performance (98.5% sensitivity, 99.9% specificity). For each country, we estimated the 1-year impact and cost-effectiveness (US$/DALY averted) of improved scenarios in averting missed HIV infections and unneeded HIV treatment costs for false-positive diagnoses. RESULTS: The modelled 1-year costs of a national POCT quality assurance system range from US$ 69 359 in South Africa to US$ 334 341 in Zimbabwe. At the country level, quality assurance systems could potentially avert between 36 and 711 missed infections (i.e. false negatives) per year and unneeded treatment costs between US$ 5808 and US$ 739 030. CONCLUSIONS: The model estimates adding effective quality assurance systems are cost-saving in four of the five countries within the first year. Starting EQA requires an initial investment but will provide a positive return on investment within five years by averting the costs of misdiagnoses and would be even more efficient if implemented across multiple applications of POCT.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».