Adherence to treatment for latent tuberculosis infection: systematic review of studies in the US and Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is renewed attention to the critical role of successfully treating latent tuberculosis infection (LTBI) in reducing the overall impact of tuberculosis (TB). However, levels of treatment adherence are consistently low in industrialized countries such as the United States and Canada. OBJECTIVE: A systematic review of studies in the US and Canada was undertaken to analyze measurement of adherence to treatment of LTBI (TLTBI), TLTBI completion rates, predictors of TLTBI adherence and TLTBI adherence interventions. METHODS: PUBMED, MEDLINE and PsycINFO electronic databases were searched for quantitative studies published between 1997 and 2007. Full texts of articles were reviewed for data abstraction and studies were critically examined for their methodology and rigor. The present review presents outcomes from 78 studies. RESULTS: Adherence and completion rates of TLTBI are suboptimal across high-risk groups, regardless of regimen. Associations between adherence and patient factors, clinic facilities or treatment characteristics were found to be inconsistent across studies. Several adherence interventions have been developed to improve TLTBI adherence in the US and Canada; however, no single intervention has shown consistent effectiveness. CONCLUSION: LTBI must be effectively treated if the goal of TB elimination is to be realized. Consistently employing tools for measuring and improving adherence is fundamental. Identifying barriers to adherence and treatment completion will facilitate the development of effective, appropriate interventions. A 'one-size-fits-all' approach to treatment for TLTBI adherence is not likely to succeed across all settings. Innovative approaches can inspire future interventions and suggest solutions for the current problems facing LTBI programs and their patients.
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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 | 0,014 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».