Screening for Tuberculosis Among Adults Newly Diagnosed With HIV in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: New tools, including light-emitting diode (LED) fluorescence microscopy and the molecular assay Xpert MTB/RIF, offer increased sensitivity for tuberculosis (TB) in persons with HIV but come with higher costs. Using operational data from rural Malawi, we explored the potential cost-effectiveness of on-demand screening for TB in low-income countries of Sub-Saharan Africa. DESIGN AND METHODS: Costs were empirically collected in 4 clinics and in 1 hospital using a microcosting approach, through direct interview and observation from the national TB program perspective. Using decision analysis, newly diagnosed persons with HIV were modeled as being screened by 1 of the 3 strategies: Xpert, LED, or standard of care (ie, at the discretion of the treating physician). RESULTS: Cost-effectiveness of TB screening among persons newly diagnosed with HIV was largely determined by 2 factors: prevalence of active TB among patients newly diagnosed with HIV and volume of testing. In facilities screening at least 50 people with a 6.5% prevalence of TB, or at least 500 people with a 2.5% TB prevalence, Xpert is likely to be cost-effective. At lower prevalence-including that observed in Malawi-LED microscopy may be the preferred strategy, whereas in settings of lower TB prevalence or small numbers of eligible patients, no screening may be reasonable (such that resources can be deployed elsewhere). CONCLUSIONS: TB screening at the point of HIV diagnosis may be cost-effective in low-income countries of Sub-Saharan Africa, but only if a relatively large population with high prevalence of TB can be identified for screening.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».