Background: This study was to meet a practical need to design a simple tool to identify TB patients who may potentially be facing catastrophic costs while seeking TB care in the public sector. Such a tool may help prevent and address catastrophic costs among individual patients.
Methods: We used data from the national TB patient cost survey in the Philippines. We randomly allocated TB patients to either the derivation or validation sample. Using adjusted odds ratios (ORs) and β coefficients of logistic regression, we developed four scoring systems to identify TB patients who may be facing catastrophic costs from the derivation sample. We validated each scoring system in the validation sample.
Results: We identified a total of 12 factors as predictive indicators associated with catastrophic costs. Using all 12 factors, the β coefficients-based scoring system (area under the curve [AUC] 0.783, 95% CI 0.754-0.812) had a high validity. Even with seven selected factors with OR > 2.0, the validity remained in the acceptable range (β coefficients-based: AUC 0.767, 95% CI 0.737-0.798).
Conclusion: The β coefficients-based scoring systems in this analysis can be used to identify those at high risk of facing catastrophic costs due to TB in the Philippines. Operational feasibility needs to be investigated further to implement this in routine TB surveillance.
Contexte: Cette étude visait à répondre à un besoin pratique de concevoir un outil simple pour identifier les patients atteints de TB qui pourraient potentiellement être confrontés à des coûts catastrophiques lorsqu'ils recherchent des soins de TB dans le secteur public. Un tel outil pourrait aider à prévenir et à traiter les coûts catastrophiques chez les patients individuels.
Méthodes: Nous avons utilisé des données de l'enquête nationale sur les coûts des patients atteints de TB aux Philippines. Nous avons réparti aléatoirement les patients atteints de TB dans l'échantillon de dérivation ou de validation. À l'aide des odds ratio (OR) ajustés et des coefficients β de la régression logistique, nous avons développé quatre systèmes de notation pour identifier les patients atteints de TB qui pourraient être confrontés à des coûts catastrophiques à partir de l'échantillon de dérivation. Nous avons validé chaque système de notation dans l'échantillon de validation.
Résultats: Nous avons identifié un total de 12 facteurs en tant qu'indicateurs prédictifs associés à des coûts catastrophiques. En utilisant les 12 facteurs, le système de notation basé sur les coefficients β (aire sous la courbe [AUC] 0,783 ; IC 95% 0,754–0,812) avait une validité élevée. Même avec sept facteurs sélectionnés avec OR > 2,0, la validité est restée dans la plage acceptable (basée sur les coefficients β : AUC 0,767 ; IC 95% 0,737–0,798).
Conclusion: Les systèmes de notation basés sur les coefficients β dans cette analyse peuvent être utilisés pour identifier les personnes à haut risque de faire face à des coûts catastrophiques liés à la TB aux Philippines. La faisabilité opérationnelle doit être étudiée plus avant pour mettre en œuvre cela dans la surveillance de routine de la TB.
Keywords: TB costs; The Philippines; predictive value; risk assessment; tuberculosis.
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