The potential impact and cost-effectiveness of tobacco reduction strategies for tuberculosis prevention in Canadian Inuit communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tuberculosis (TB) remains a significant public health problem in Canadian Inuit communities. In 2016, Canadian Inuit had an incidence rate 35 times the Canadian average. Tobacco use is an important risk factor for TB, and over 60% of Inuit adults smoke. We aimed to estimate changes in TB-related outcomes and costs from reducing tobacco use in Inuit communities. Methods Using a transmission model to estimate the initial prevalence of latent TB infection (LTBI), followed by decision analysis modelling, we conducted a cost-effectiveness analysis that compared the current standard of care for management of TB and LTBI without additional tobacco reduction intervention (Status Quo) with (1) increased tobacco taxation, (2) pharmacotherapy and counselling for smoking cessation, (3) pharmacotherapy, counselling plus mass media campaign, and (4) the combination of all these. Projected outcomes included the following: TB cases, TB-related deaths, quality-adjusted life years (QALYs), and health system costs, all over 20 years. Results The combined strategy was projected to reduce active TB cases by 6.1% (95% uncertainty range 4.9–7.0%) and TB deaths by 10.4% (9.5–11.4%) over 20 years, relative to the status quo. Increased taxation was the only cost-saving strategy. Conclusions Currently available strategies to reduce commercial tobacco use will likely have a modest impact on TB-related outcomes in the medium term, but some may be cost saving.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».