Costs of Tuberculosis at 3 Treatment Centers, Canada, 2010–2016
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».