Cost-effectiveness of diagnostic technologies for mycobacterium tuberculosis infection in India and Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The economic value of new skin-based tests and blood-based interferon-γ release assays (IGRAs) for tuberculosis (TB) infection is not yet well-established. This study evaluates the cost and cost-effectiveness in two high-burden countries by comparing:(a) new skin-based tests(Diaskintest and Cy-Tb) with the purified protein derivative (PPD)-tuberculin test (TST);(b) IGRAs (Standard E TB-Feron ELISA (TBF))with approved IGRAs (QuantiFERON-TB Gold Plus (QFT-GP)and TSPOT.TB); and (c) the best performing skin-based test with the best performing IGRA) based on cost effectiveness. In this paper, we developed a decision tree model for India and Brazil from a health system perspective. To quantify the effect of parameter variability and uncertainty, we performed both univariate and probabilistic sensitivity analysis. The study findings reveal that among skin-based tests, the Diaskintest is more cost-effective compared to TST-PPD at 22.6 USD and 41.0 USD per correctly diagnosed case of TB infection for Brazil and India, respectively. For blood-based assays, TSPOT.TB outperforms QFT-GP and TBF due to its lower cost and higher effectiveness. When compared with Diaskintest, TSPOT.TB has an incremental cost of approximately 8 USD and 6 USD for India and Brazil respectively but is more effective. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was 74 USD and 55 USD for India and Brazil, respectively. In summary, while Diaskintest is potentially cost-saving when compared to TSPOT.TB in these two high-burden TB countries but the TSPOT.TB demonstrates higher effectiveness.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».