Inclusion of non-medical interventions in model-based economic evaluations for tuberculosis: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The economic evaluation of health interventions is important in priority setting. Several guidance documents exist to support the conduct of economic evaluations, however, there is limited guidance for the evaluation of non-medical interventions. For tuberculosis (TB), where equity-deserving groups are disproportionately impacted, assessing interventions aimed at addressing social risk factors is necessary to effectively reduce TB burden. OBJECTIVE: This scoping review seeks to assess the existing literature on model-based economic evaluations of TB interventions to gauge the extent to which non-medical interventions have been evaluated in low-TB-incidence jurisdictions. As a secondary objective, this review aims to characterize key features of existing economic evaluations of medical and non-medical interventions. METHODS: A literature search was conducted in the grey literature and MEDLINE, Embase, EconLit, and PsychINFO databases to September 6, 2022 following the Arksey and O'Malley framework. Eligible articles were those that used decision-analytic modeling for economic evaluation of TB interventions in low-TB-incidence jurisdictions. RESULTS: This review identified 127 studies that met the inclusion criteria; 11 focused on prevention, 73 on detection, and 43 on treatment of TB. Only three studies (2%) evaluated non-medical interventions, including smoking reduction strategies, improving housing conditions, and providing food vouchers. All three non-medical intervention evaluations incorporated TB transmission and robust uncertainty analysis into the evaluation. The remainder of the studies evaluated direct medical interventions, eight of which were focused on specific implementation components (e.g., video observed therapy) which shared similar methodological challenges as the non-medical interventions. The majority of remaining evaluated medical interventions were focused on comparing various screening programs (e.g., immigrant screening program) and treatment regimens. CONCLUSIONS: This scoping review identified a gap in literature in the evaluation of non-medical TB interventions. However, the identified articles provided useful examples of how economic modeling can be used to explore non-traditional interventions using existing economic evaluation methods.
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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 | 0,112 | 0,372 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».