Comparing Active Case-Finding Strategies and Passive Case-Finding for Tuberculosis: An Umbrella Review of Current Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tuberculosis (TB) remains a global health challenge. Recent studies have compared active case-finding (ACF) with passive case-finding (PCF) and various ACF strategies, assessing diagnostic yield, treatment outcomes, cost-effectiveness, and overall TB control impact. However, evidence remains fragmented due to methodological heterogeneity. Methods To assess how ACF compares to PCF and to different ACF strategies in improving TB detection, treatment outcomes, and overall T control, we conducted an umbrella review of systematic reviews and meta-analyses published through March 30, 2025, evaluating ACF versus PCF and different ACF strategies across diverse settings. Key outcomes included diagnostic yield, treatment outcomes, cost-effectiveness, and epidemiological impact. Methodological quality was assessed using the AMSTAR 2 tool. Results Twelve systematic reviews and meta-analyses met the inclusion criteria, with methodological quality ranging from low to moderate. ACF may be more effective than PCF in increasing TB detection rates, especially in high-risk populations such as migrants, people living with HIV, drug users, and close contacts of TB patients. Treatment outcomes among ACF-identified cases were mixed, with concerns about pre-treatment loss to follow-up. ACF interventions were cost-effective in high-prevalence settings, though their cost-effectiveness varied depending on implementation coverage, intensity, and the screening tools. However, evidence linking ACF to sustained increases in national routine TB notifications was limited. Conclusion While ACF is effective for targeted detection in high-risk groups and often cost-effective in high-burden settings, its broader epidemiological impact remains uncertain. Future TB control strategies should prioritize integrated, context-sensitive approaches that combine active and passive case detection, and future research should focus on evaluating ACF interventions based on their ability to achieve sustained reductions in TB prevalence and transmission over time. Take home message: Despite extensive research on ACF versus PCF in TB control, the fragmented and methodologically diverse evidence necessitates a comprehensive synthesis to inform global policies and practices. What this study adds - ACF improves TB detection in high-risk groups, but its effectiveness and cost-effectiveness are context-dependent. Cost-effective screening may enable early detection and treatment, reducing the TB burden on healthcare systems. ACF may be effective and cost effective in high-risk populations and at observational level but its epidemiological impact at national level is unclear How this study might affect research, practice or policy - This study highlights the need for targeted TB screening in high-risk groups to reduce TB incidence, support for continued investment in cost-effective strategies, and the enhancement of health outcomes through integrated approaches and supportive measures.
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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 | 0,040 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».