Do no harm - re-evaluating the risks of overtreatment in community-wide tuberculosis screening
Notice bibliographique
Résumé
Background: Community-wide screening is a crucial strategy to end tuberculosis (TB), but a common concern is potential harm from overtreatment following false positive diagnoses. However, current reference standards determining test performance have limitations, with implications for prevalence thresholds and treatment decisions for community-wide screening. Methods: We estimated coverage of community-wide screening at a prevalence threshold of 0.5% (current global standard), 0.25%, and 0.1% for adult pulmonary TB. We considered test performance for Xpert Ultra against different reference standards (sputum culture, plus clinical evaluation, plus disease progression within two years). Potential harm was estimated through disability adjusted life years (DALYs) incurred or averted by treatment. We report net specificity, positive predictive value (PPV), the ratio of false positives to true positives, and DALYs averted for (non-)treatment based on different reference standards. Results: A lower threshold would increase screening coverage from the current 42% to 84% (0.25% threshold) and 89% (0.1% threshold) of the global TB burden. In a population of 100,000 with 0.5% prevalence, specificity was 99.5% for community screening, but increased to 99.7% using disease progression as reference standard, with PPV increasing from 45 to 66%. In addition, estimated harm of withholding appropriate treatment was approximately 1,200 times higher compared to providing inappropriate treatment, with treatment initiation after a positive Xpert Ultra increasing overall DALYs averted (median 5,977 versus 3,750). Discussion: The benefit of TB treatment following a positive molecular test in community-wide screening likely outweighs the harm associated with possible overtreatment, supporting expanding coverage of simplified community-wide screening.
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 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 | 0,085 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».