TB antigen-based skin tests and QFT-Plus for Mycobacterium tuberculosis infection diagnosis in Brazilian healthcare workers: a cost-effectiveness analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyze the cost-effectiveness of three tuberculosis (TB) antigen-based skin tests (TBST) (Diaskintest, C-TST, and Cy-TB) and QFT-Plus for TB infection diagnosis compared to the current standard of care, PPD Rt-23 tuberculin skin test (TST), among healthcare workers in Brazil. A state-transition Markov model was employed, simulating a cohort of healthcare workers (five annual cycles) for testing and treating TB infection with three months of weekly doses of rifapentine and isoniazid (3HP) under the Brazilian public health system perspective. Effects (TB disease averted) and costs for screening and treating TB infection were discounted at 5%. Incremental cost-effectiveness per TB averted was estimated. One-way and probabilistic sensitivity analysis were performed. Brazil, an upper-middle-income country with a high burden of TB, shows one of the largest universal public health systems and provides free-of-charge diagnosis and treatment for TB and TB infection. TST is the standard of care, whereas QFT-Plus is available for very high-risk populations. The three new TBST are under validation for eventual incorporation. Patients or participants: a hypothetical cohort of 10,000 healthcare workers, working at any level of healthcare service, and negative TST results in the previous year of both sexes with a baseline negative TST result. Diaskintest, C-TST, Cy-TB, and QFT-Plus were found to show a higher specificity. Costs with QFT-Plus were higher due to equipment, human labor, and test price. Diaskintest was the most cost-saving strategy, followed by Cy-TB for TB preventive treatment with 3HP. In the Brazilian scenario, Diaskintest and Cy-TB are the most cost-effective tests for sequential testing of healthcare workers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».