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Enregistrement W4292680240 · doi:10.3201/eid2809.220092

Costs of Tuberculosis at 3 Treatment Centers, Canada, 2010–2016

2022· article· en· W4292680240 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jonathon R. Campbell, Placide Nsengiyumva, Leslie Chiang, Frances Jamieson, Hadeel Khadawardi, Henry K.-H. Mah, Olivia Oxlade, Hayden Rasberry, Elizabeth Rea, Kamila Romanowski, Natasha F. Sabur, Beate Sander, Aashna Uppal, James C. Johnston, Kevin Schwartzman, Sarah K. Brode

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésIsoniazidMedicineInterquartile rangeTuberculosisMulti-drug-resistant tuberculosisInternal medicineRetrospective cohort studyExtensively drug-resistant tuberculosisMycobacterium tuberculosisPediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fter marked declines in tuberculosis (TB) inci- dence in Canada during the second half of the 20th century (1), progress toward elimination has stalled (2).Although a focus on detection and treatment of TB disease was highly effective in the past, changing epidemiology has limited the impact of this approach in reaching elimination.Additional approaches are needed.These approaches may include more targeted efforts for disproportionately affected populations, such as some Indigenous communities (2,3) and persons born outside of Canada ( 4).Yet health resources are scarce (5).A fundamental aspect of decision-making in health is understanding the trade-offs associated with potential interventions or programs in comparison to other interventions and programs within the broader health agenda.To achieve the greatest return (improved health) on investment (money spent), policymakers should have accurate cost estimates for the various elements of TB prevention and care.However, costs associated with TB in Canada have not been estimated since 2004 (6).With new tests and treatments available for TB infection and disease, updated cost estimates will support informed decision-making for resource allocation around existing and emerging interventions and programs (7-13).We sought to estimate the TB-related health system costs associated with managing persons treated for TB infection and different forms of TB disease, and the predictors of these costs, at 3 major TB treatment centers in British Columbia, Ontario, and Quebec, Canada. Methods Study Design and Participating TB Treatment CentersWe conducted a retrospective chart review of persons initiating treatment for TB infection, drug-susceptible Costs of Tuberculosis at 3 Treatment Centers, Canada, 2010-2016

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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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