Expanding molecular diagnostic coverage for tuberculosis by combining computer-aided chest radiography and sputum specimen pooling: a modeling study from four high-burden countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2022, fewer than half of persons with tuberculosis (TB) had access to molecular diagnostic tests for TB due to their high costs. Studies have found that the use of artificial intelligence (AI) software for chest X-ray (CXR) interpretation and sputum specimen pooling can each reduce the cost of testing. We modeled the combination of both strategies to estimate potential savings in consumables that could be used to expand access to molecular diagnostics. Methods: We obtained Xpert testing and positivity data segmented into deciles by AI probability scores for TB from the community- and healthcare facility-based active case finding conducted in Bangladesh, Nigeria, Viet Nam, and Zambia. AI scores in the model were based on CAD4TB version 7 (Zambia) and qXR (all other countries). We modeled four ordinal screening and testing approaches involving AI-aided CXR interpretation to indicate individual and pooled testing. Setting a false negative rate of 5%, for each approach we calculated additional and cumulative savings over the baseline of universal Xpert testing, as well as the theoretical expansion in diagnostic coverage. Results: In each country, the optimal screening and testing approach was to use AI to rule out testing in deciles with low AI scores and to guide pooled vs individual testing in persons with moderate and high AI scores, respectively. This approach yielded cumulative savings in Xpert tests over baseline ranging from 50.8% in Zambia to 57.5% in Nigeria and 61.5% in Bangladesh and Viet Nam. Using these savings, diagnostic coverage theoretically could be expanded by 34% to 160% across the different approaches and countries. Conclusions: Using AI software data generated during CXR interpretation to inform a differentiated pooled testing strategy may optimize TB diagnostic test use, and could extend molecular tests to more people who need them. The optimal AI thresholds and pooled testing strategy varied across countries, which suggests that bespoke screening and testing approaches may be needed for differing populations and settings. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s44263-024-00081-2.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».