Comparative assessment of the cost-effectiveness of Tuberculosis (TB) active case-finding interventions: A systematic analysis of TB REACH wave 5 projects
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Interventions that can help streamline and reduce gaps in the tuberculosis (TB) care cascade can play crucial roles in TB prevention and care, but are often operationally complex and resource intensive, given the heterogenous settings in which they are implemented. In this study, we present a comparative analysis on cost-effectiveness of TB REACH Wave 5 projects with diverse programmatic objectives to inform future decisions regarding funding, strategic adoption, and scale-up. METHODS: We comprehensively reviewed project reports and financial statements from TB REACH Wave 5, a funding mechanism for interventions that aimed to strengthen the TB care cascade in diverse settings. Two independent reviewers abstracted cost (in 2017 US dollars) and key programmatic data, including project type (case-finding only; case-finding and linkage-to-care; or case-finding, linkage-to-care and patient support), operational setting (urban or rural), and project outputs (numbers of people with TB diagnosed, started on treatment, and successfully completing treatment). Cost-effectiveness ratios for each project were calculated as ratios of apportioned programmatic expenditures to corresponding project outputs. RESULTS: Of 32 case finding and patient support projects funded through TB REACH Wave 5, 29 were included for analysis (11 case-finding only; 9 case-finding and linkage-to-care; and 9 case-finding, linkage-to-care and patient support). 21 projects (72%) were implemented in either Africa or Southeast Asia, and 19 (66%) focused on serving urban areas. Average cost-effectiveness was $184 per case diagnosed (range: $30-$10,497), $332 per diagnosis and treatment initiation ($123-$10,608), and $40 per patient treatment supported ($8-$160). Cost per case diagnosed was lower for case-finding-only projects ($132) than projects including linkage-to-care ($342) or linkage-to-care and patient support ($254), and generally increased with the corresponding country's per-capita GDP ($543 per $1000 increase, 95% confidence interval: -$53, $1138). CONCLUSION: The costs and cost-effectiveness of interventions to strengthen the TB care cascade were heterogenous, reflecting differences in context and programmatic objective. Nevertheless, many such interventions are likely to offer good value for money. Systematic collection and analysis of cost-effectiveness data can help improve comparability, monitoring, and evaluation.
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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 | 0,135 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».