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Enregistrement W4280654358 · doi:10.1371/journal.pone.0267781

Impact and benefit-cost ratio of a program for the management of latent tuberculosis infection among refugees in a region of Canada

2022· article· en· W4280654358 sur OpenAlexaffabout
Jacques Pépin, France Desjardins, Alex Carignan, Michel Lambert, Isabelle Vaillancourt, Christiane Labrie, Dominique Mercier, Rachel Bourque, Louiselle LeBlanc

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatent tuberculosisMedicineRefugeeTuberculosisIncidence (geometry)PopulationExtensively drug-resistant tuberculosisFamily medicineEnvironmental healthPediatricsDemographyEmergency medicineMycobacterium tuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The identification and treatment of latent tuberculosis infection (LTBI) among immigrants from high-incidence regions who move to low-incidence countries is generally considered an ineffective strategy because only ≈14% of them comply with the multiple steps of the 'cascade of care' and complete treatment. In the Estrie region of Canada, a refugee clinic was opened in 2009. One of its goals is LTBI management. METHODS: Key components of this intervention included: close collaboration with community organizations, integration within a comprehensive package of medical care for the whole family, timely delivery following arrival, shorter treatment through preferential use of rifampin, and risk-based selection of patients to be treated. Between 2009-2020, 5131 refugees were evaluated. To determine the efficacy and benefit-cost ratio of this intervention, records of refugees seen in 2010-14 (n = 1906) and 2018-19 (n = 1638) were reviewed. Cases of tuberculosis (TB) among our foreign-born population occurring before (1997-2008) and after (2009-2020) setting up the clinic were identified. All costs associated with TB or LTBI were measured. RESULTS: Out of 441 patients offered LTBI treatment, 374 (85%) were compliant. Adding other losses, overall compliance was 69%. To prevent one case of TB, 95.1 individuals had to be screened and 11.9 treated, at a cost of $16,056. After discounting, each case of TB averted represented $32,631, for a benefit-cost ratio of 2.03. Among nationals of the 20 countries where refugees came from, incidence of TB decreased from 68.2 (1997-2008) to 26.3 per 100,000 person-years (2009-2020). Incidence among foreign-born persons from all other countries not targeted by the intervention did not change. CONCLUSIONS: Among refugees settling in our region, 69% completed the LTBI cascade of care, leading to a 61% reduction in TB incidence. This intervention was cost-beneficial. Current defeatism towards LTBI management among immigrants and refugees is misguided. Compliance can be enhanced through simple measures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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