Interferon-gamma release assays and TB screening in high-income countries: a cost-effectiveness analysis, The international journal of tuberculosis and lung disease: the official journal of the International Union against Tuberculosis and Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Interferon-gamma release assays (IGRA) are now available alternatives to tuberculin skin testing (TST) for detection of latent tuberculosis infection (LTBI). We compared the cost-effectiveness of TST and IGRA in dif-ferent populations and clinical situations, and with vari-ation of a number of parameters. METHODS: Markov modelling was used to compare ex-pected TB cases and costs over 20 years following screen-ing for TB with different strategies among hypothetical cohorts of foreign-born entrants to Canada, or contacts of TB cases. The less expensive commercial IGRA, Quanti-FERON®-TB Gold (QFT), was examined. Model inputs were derived from published literature. RESULTS: For entering immigrants, screening with chest radiograph (CXR) would be the most and QFT the least cost-effective. Sequential screening with TST then QFT was more cost-effective than QFT alone in all scenarios, and more cost-effective than TST alone in selected sub-groups. Among close and casual contacts, screening with TST or QFT would be cost saving; savings with TST would be greater than with QFT, except in contacts who were bacille Calmette-Guérin (BCG) vaccinated after infancy. CONCLUSIONS: Screening for LTBI, with TST or QFT, is cost-effective only if the risk of disease is high. The most cost-effective use of QFT is to test TST-positive persons. KEY WORDS: screening; quantiferon; tuberculosis con-trol; tuberculosis prevention; economic analysis
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».