Prevalence of inappropriate tuberculosis treatment regimens: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
A potential threat to the success of new tuberculosis (TB) drugs is the development of resistance. Using drugs in appropriate regimens, such as those recommended in the World Health Organization (WHO) treatment guidelines, prevents the development of resistance. We performed a systematic review to assess the prevalence of inappropriate prescription of TB drugs for the treatment of TB. MEDLINE, EMBASE and other databases were searched for relevant articles in January 2011. Observational studies published from 2000 that included TB patients receiving treatment were selected. A treatment regimen was considered inappropriate if the regimen was not a WHO recommended regimen. 37 studies were included. Inappropriate treatment regimens were prescribed in 67% of studies. The percentage of patients receiving inappropriate regimens varied between 0.4% and 100%. In 19 studies the quality of treatment regimen reporting was low. Despite the fact that assessment of inappropriate treatment was hampered by low quality of reporting, our data indicate a reasonable amount of inappropriate prescription of TB treatment regimens. Thus, there is a risk that new drugs will be used in inappropriate treatment regimens, even with WHO guidelines in place, introducing the risk of resistance development. This article highlights the need to improve implementation of the WHO treatment of TB guidelines.
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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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».