Die Experten von LSTM haben eine neuartige Modellierungsansatz verwendet werden, um die Auswirkungen von neuen diagnostischen Methoden und Algorithmen für die Diagnose von Projekt Tuberkulose (TB) vor kurzem von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) unterstützt , mit Blick auf den Patienten , Gesundheitssystem und Bevölkerung Sicht in Tansania.
In einem in der Zeitschrift The Lancet Global Health veröffentlicht , LSTM der Ivor Langley und Professor Bertie Squire arbeitete mit Kollegen vom Institut für Epidemiologie und Präventivmedizin , National Taiwan University ; Nationale Tuberkulose und Lepra -Programm , Tansania ; Abteilung für Epidemiologie an der Harvard School of Public Health und Brigham and Womens Hospital , Boston, MA . , Mit einem integrierten Modell , um die Auswirkungen einer Reihe verschiedener Algorithmen , um die nationalen TB -Programme , die nun vor einer Entscheidung über die Verfahren zur Umsetzung zu helfen bewerten . Das Modell wurde entwickelt, um die operative und epidemiologischen Zusammenhang mit Tansania vertreten und wurde verwendet, um die Auswirkungen und die Kostenwirksamkeit der verschiedenen Diagnosemöglichkeiten zu vergleichen.
Im Zentrum der Studie projiziert , über 10 Jahre Zeitrahmen , drei Parameter, die kritisch in der Gesundheitspolitik der Entscheidungsfindung sind : Kosten pro zusätzlicher behinderungsfreien Lebensjahre(DALYs ) abgewendet , insgesamt DALYs abgewendet , und aller Gesundheitsausgaben . Die Modellierung erlaubt Projektion aller drei dieser Parameter für eine Anzahl von unterschiedlichen Diagnosealgorithmen . Das Team identifizierte drei Algorithmen als kostengünstiger in Tansania, wo im Jahr 2011 die Häufigkeit von TB auf 169 pro 100.000 bei 38 % der Patienten mit koinfiziert HIV .
Der Algorithmus mit größter Wirtschaftlichkeit eingesetzt Xpert MTB / RIF für alle vermuteten TB-Fälle . Dies ist eine Patrone basierte automatische Diagnosetest , der Mycobacterium tuberculosis (MTB) mit verbesserter Genauigkeit zu Rifampicin ( RIF) identifizieren können, als auch erkennen Widerstand . Obwohl dieser Algorithmus ebenfalls unter Tansanias Bereitschaft Schwelle von USD 599 ( BIP pro Kopf) pro DALY zahlen , würde es kosten USD 36 Millionen zu realisieren. Dies würde Tansania benötigen, um eine 25% ige Erhöhung ihres Gesamtbudgets für die Tb-Bekämpfung zu mobilisieren. Das nächste kostengünstigste Algorithmus eingesetzt selben Tag LED- Fluoreszenzmikroskopie für alle vermuteten TB-Fälle . Obwohl die Bevölkerung Ebene Wirkung war weniger als Xpert MTB / RIF , die zusätzlichen Kosten für das Gesundheitssystem nur USD 5.700.000 ; wohl eine erschwingliche Option .
Professor Bertie Squire, sagte Senior Autor : " Ein wesentliches Merkmal unserer Modellierungsansatz ist, dass sie berücksichtigt die Folgewirkungen der Einführung eines neuen diagnostischen Test auf den gesamten diagnostischen Prozess in einem bestimmten Kontext Dies ist ein sinnvoller Weg . Bewertung der möglichen Auswirkungen neuer Diagnostika über konventionellen Einschätzungen , wie sie den Schwerpunkt hauptsächlich auf die Testgenauigkeit . Unsere Ergebnisse liefern eine Wunschliste für die politischen Entscheidungsträger bei der Entscheidung für neue Diagnostik in einem Land einsetzen und das Modell sagt nicht nur, dass eine vollständige Rollout von Xpert ist eine kostengünstige Option mit dem Potenzial, die nationale Last TB erheblich reduzieren , aber schätzt die erhebliche Höhe der Finanzierung , die müssen mobilisiert werden, um diese in die klinische Praxis zu übersetzen. Obwohl wir in der vorliegenden Analyse konzentrierte sich nur auf Tansania sollten unsere wichtigsten Erkenntnisse auf den Rang eines alternativen Diagnosemöglichkeiten verallgemeinerbare in Länder ähnliche operationelle und epidemiologische Situationen. "
Eine USAID finanzierte Forschung Initiative der Internationalen Union führte gegen Tuberkulose und Lungenkrankheiten ( die Union ) - Diese Forschung wurde durch TREAT TB unterstützt.