Cost and cost-effectiveness of digital technologies for support of tuberculosis treatment adherence: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital adherence technologies (DATs) may provide a patient-centred approach to supporting tuberculosis (TB) medication adherence and improving treatment outcomes. We synthesised evidence addressing costs and cost-effectiveness of DATs to support TB treatment. METHODS: A systematic review (PROSPERO-CRD42022313531) identified relevant literature from January 2000 to April 2023 in MEDLINE, Embase, CENTRAL, CINAHL, Web of Science along with preprints from medRxiv, Europe PMC and ClinicalTrials.gov. Studies with observational, experimental or quasi-experimental designs (minimum 20 participants) and modelling studies reporting quantitative data on the cost or cost-effectiveness of DATs for TB infection or disease treatment were included. Study characteristics, cost and cost-effectiveness outcomes were extracted. RESULTS: Of 3619 titles identified by our systematic search, 29 studies met inclusion criteria, of which 9 addressed cost-effectiveness. DATs included short message service (SMS) reminders, phone-based technologies, digital pillboxes, ingestible sensors and video-observed therapy (VOT). VOT was the most extensively studied (16 studies) and was generally cost saving when compared with healthcare provider directly observed therapy (DOT), particularly when costs to patients were included-though findings were largely from high-income countries. Cost-effectiveness findings were highly variable, ranging from no clinical effect in one study (SMS), to greater effectiveness with concurrent cost savings (VOT) in others. Only eight studies adequately reported at least 80% of the elements required by Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards, a standard reporting checklist for health economic evaluations. CONCLUSION: DATs may be cost saving or cost-effective compared with healthcare provider DOT, particularly in high-income settings. However, more data of higher quality are needed, notably in lower-income and middle-income countries which have the greatest TB burden.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».