The Return on Investment of Scaling Tuberculosis Screening and Preventive Treatment: A Modelling Study in Brazil, Georgia, Kenya, and South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Closing the tuberculosis diagnostic gap and scaling-up tuberculosis preventive treatment (TPT) are two major global priorities to end the tuberculosis epidemic. To help support these efforts, we modeled the impact and return-on-investment (ROI) of a comprehensive intervention to improve tuberculosis screening and prevention in Brazil, Georgia, Kenya, and South Africa—four distinct epidemiological settings. Methods We worked with national tuberculosis programmes (NTP) in each country to define a set of interventions (“the intervention package”) related to tuberculosis screening and TPT in three priority populations: people with HIV, household contacts, and a country-defined high-risk population. We developed transmission models calibrated to tuberculosis epidemiology for each country, and collated cost data related to tuberculosis-related activities and patient costs in 2023 $USD. We compared the intervention package without and with TPT scaled-up to reach priority populations to a status quo scenario based on projected tuberculosis epidemiology over a 27-year time horizon (2024-2050). Outcomes were health system and societal costs, number of tuberculosis episodes, tuberculosis deaths, and disability adjusted life years (DALYs). We performed 1000 simulations and calculated the mean and 95% uncertainty range (95%UR) difference in outcomes between the intervention package and the status quo. We calculated the health system cost per DALY averted and societal return on the health system investment for each country. We did not discount costs or outcomes in the base scenario. Findings Under the status quo, by 2050, tuberculosis incidence is projected to be 39 (95%UR 37-43), 34 (24-50), 204 (186-255), and 208 (124-293) per 100,000 population in Brazil, Georgia, Kenya, and South Africa, respectively. Implementing the intervention package without TPT is projected to reduce tuberculosis incidence by 9.6% (95%UR 9.3-10), 14.4% (11-19.6), 30.3% (29-33.1), and 22.7% (19.4-27.2) in Brazil, Georgia, Kenya, and South Africa, respectively, by 2050. The addition of TPT is projected to further reduce tuberculosis incidence by 9.5% (95%UR 9.3-9.8), 10.9% (9.8-12.3), 19.2% (17.6-20.1), and 13.1% (11.2-14.4%). From the health system perspective, the incremental cost per DALY averted of the intervention package is $771 in Brazil, $1402 in Georgia, $521 in Kenya, and $163 in South Africa. The societal return per $1 invested by the health system is projected to be $10.80, $3.70, $27.40, and $39.00 in Brazil, Georgia, Kenya, and South Africa, respectively. Interpretation Scaling-up interventions related to tuberculosis screening and TPT in priority populations is projected to substantially reduce tuberculosis incidence and provide large returns on investment. Funding World Health Organization.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».