Pooling sputum testing to diagnose tuberculosis using xpert MTB/RIF and xpert ultra: a cost-effectiveness analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) recommends the diagnosis of tuberculosis (TB) using molecular tests, such as Xpert MTB/RIF (MTB/RIF) or Xpert Ultra (Ultra). These tests are expensive and resource-consuming, and cost-effective approaches are needed for greater coverage. METHODS: We evaluated the cost-effectiveness of pooling sputum samples for TB testing by using a fixed amount of 1,000 MTB/RIF or Ultra cartridges. We used the number of people with TB detected as the indicator for cost-effectiveness. Cost-minimization analysis was conducted from the healthcare system perspective and included the costs to the healthcare system using pooled and individual testing. RESULTS: There was no significant difference in the overall performance of the pooled testing using MTB/RIF or Ultra (sensitivity, 93.9% vs. 97.6%, specificity 98% vs. 97%, p-value > 0.1 for both). The mean unit cost across all studies to test one person was 34.10 international dollars for the individual testing and 21.95 international dollars for the pooled testing, resulting in a savings of 12.15 international dollars per test performed (35.6% decrease). The mean unit cost per bacteriologically confirmed TB case was 249.64 international dollars for the individual testing and 162.44 international dollars for the pooled testing (34.9% decrease). Cost-minimization analysis indicates savings are directly associated with the proportion of samples that are positive. If the TB prevalence is ≥ 30%, pooled testing is not cost-effective. CONCLUSION: Pooled sputum testing can be a cost-effective strategy for diagnosis of TB, resulting in significant resource savings. This approach could increase testing capacity and affordability in resource-limited settings and support increased testing towards achievement of WHO End TB strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».