Scaling up investigation and treatment of household contacts of tuberculosis patients in Brazil: a cost-effectiveness and budget impact analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Brazil, investigation and treatment of tuberculosis infection (TBI) in households contacts (HHC) of TB patients is not a priority. We estimated the cost-effectiveness and budget-impact of scaling-up an enhanced HHC management in Brazil. Methods: and two enhanced strategies for management of HHC focusing on: (1) only tuberculosis disease (TBD) detection and, (2) TBD and TBI detection and treatment. Effectiveness was the number of HHC diagnosed with TBD and completing TBI treatment. Proportions in the cascades-of-care were derived from a meta-analysis. Health-system costs (2019 US$) were based on literature and official data from Brazil. The impact of enhanced strategies was extrapolated using reported data from 2019. Findings: , 0 (95% uncertainty interval: 0-1) HHC are diagnosed with TBD and 2 (0-16) complete TBI treatment. With strategy(1), an additional 15 (3-45) HHC would be diagnosed with TBD at a cost of US$346 each. With strategy(2), 81 (19-226) additional HHC would complete TBI treatment at a cost of US$84 each. A combined strategy, implemented nationally to enhance TBD detection and TBI treatment would result in an additional 9,711 (845-28,693) TBD being detected, and 51,277 (12,028-143,495) more HHC completing TBI treatment each year, utilizing 10.9% and 11.6% of the annual national tuberculosis program budget, respectively. Interpretation: Enhanced detection and treatment of TBD and TBI among HHC in Brazil can be achieved at a national level using current tools at reasonable cost. Funding: None.
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 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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».