Effectiveness and cost-effectiveness of community-based TB screening algorithms using computer-aided detection (CAD) technology alone compared with CAD combined with point-of-care C reactive protein testing in Lesotho and South Africa: protocol for a paired screen-positive trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Tuberculosis (TB) remains a significant public health challenge in many African communities, where underreporting and underdiagnosis are prevalent due to barriers in accessing care and inadequate diagnostic tools. This is particularly concerning in hard-to-reach areas with a high burden of TB/HIV co-infection, where missed or delayed diagnoses exacerbate disease transmission, increase mortality and lead to severe economic and health consequences. To address these challenges, it is crucial to evaluate innovative, cost-effective, community-based screening strategies that can improve early detection and linkage to care. Methods and analysis We conduct a prospective, community-based, diagnostic, pragmatic trial in communities of the Butha Buthe District in Lesotho and the Greater Edendale area of Msunduzi Municipality, KwaZulu-Natal in South Africa to compare two strategies for population-based TB screening: computer-aided detection (CAD) technology alone (CAD4TBv7 approach) versus CAD combined with point-of-care C reactive protein (CRP) testing (CAD4TBv7-CRP approach). Following a chest X-ray, CAD produces an abnormality score, which indicates the likelihood of TB. Score thresholds informing the screening logic for both approaches were determined based on the WHO’s target product profile for a TB screening test. CAD scores above a threshold prespecified for the CAD4TBv7 approach indicate confirmatory testing for TB (Xpert MTB/RIF Ultra). For the CAD4TBv7-CRP approach, a CAD score within a predefined window requires the conduct of the second screening test, CRP, while a score above the respective upper threshold is followed by Xpert MTB/RIF Ultra. A CRP result above the selected cut-off also requires a confirmatory TB test. Participants with CAD scores below the (lower) threshold and those with CRP levels below the cut-off are considered screen-negative. The trial aims to compare the yield of detected TB cases and cost-effectiveness between two screening approaches by applying a paired screen-positive design. 20 000 adult participants will be enrolled and will receive a posterior anterior digital chest X-ray which is analysed by CAD software. Ethics and dissemination The protocol was approved by National Health Research Ethics Committee in Lesotho (NH-REC, ID52-2022), the Human Sciences Research Council Research Ethics Committee (HSRC REC, REC 2/23/09/20) and the Provincial Health Research Committee of the Department of Health of KwaZulu-Natal (KZ_202209_022) in South Africa and from the Swiss Ethics Committee Northwest and Central Switzerland (EKNZ, AO_2022–00044). This manuscript is based on protocol V.4.0, 19 January 2024. Trial findings will be disseminated through peer-reviewed publications, conference presentations and through communication offices of the consortium partners and the project’s website ( https://tbtriage.com/ ). Trial registration ClinicalTrials.gov ( NCT05526885 ), South African National Clinical Trials Register (SANCTR; DOH-27-092022-8096).
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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 | 0,027 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».