Cost-effectiveness of Targeted Next-Generation Sequencing for Tuberculosis Drug-resistance Testing as an Alternative to the Standard of Care in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: South Africa faces emerging resistance to tuberculosis drugs like bedaquiline. Phenotypic drug-susceptibility testing (DST), the current reference standard for bedaquiline DST, has long turnaround times. Targeted next-generation sequencing (tNGS) offers a comprehensive alternative, potentially delivering faster results. However, these advantages must be weighed against differences in cost and test accuracy. METHODS: We used a decision tree model to evaluate the cost-effectiveness of tNGS against the standard of care (SOC) in South Africa across different levels of tNGS decentralization. Key outcomes included survival rates, time to a correct resistance profile, infectious time, and disability-adjusted life years (DALYs). Sensitivity analyses assessed the impact of drug-resistance prevalence, tNGS sensitivity, and improved DST access on overall cost-effectiveness. RESULTS: tNGS averted 408 DALYs and correctly identified 90.7% of resistance profiles as compared to 87.7% with SOC. Based on model assumptions for South Africa, tNGS had a reduced turnaround time and averted 97 years of infectious time. Centralized tNGS was cost-saving relative to SOC; however, decentralization of tNGS resulted in higher costs per DALY averted ($671-$2454). tNGS performance, relative to the SOC, improved at higher bedaquiline resistance and with increased sensitivity. Any increase in DST access through tNGS would improve cost-effectiveness in decentralized scenarios. CONCLUSIONS: tNGS could be cost-saving (centralized) or cost-effective (decentralized) in South Africa and has the potential to improve patient outcomes by returning a greater number of correct results in a shorter time. This analysis should be replicated across other settings to evaluate the broader feasibility of tNGS for DST.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».