Risk factors for treatment default in close contacts with latent tuberculous infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: 1) To characterize risk factors for non-completion of latent tuberculous infection treatment (LTBIT), and 2) to assess the impact of LTBIT regimens on subsequent risk of tuberculosis (TB). METHODS: Close contacts of adults aged ⩾15 years with pulmonary TB were prospectively enrolled in a multi-center study in the United States and Canada from January 2002 to December 2006. Close contacts of TB patients were screened and cross-matched with TB registries to identify those who developed active TB. RESULTS: Of 3238 contacts screened, 1714 (53%) were diagnosed with LTBI. Preventive treatment was recommended in 1371 (80%); 1147 (84%) initiated treatment, of whom 723 (63%) completed it. In multivariate analysis, study site, initial interview sites other than a home or health care setting and isoniazid preventive treatment (IPT) were significantly associated with non-completion of LTBIT. Fourteen TB cases were identified in contacts, all of whom initiated IPT: two TB cases among persons who received ⩾6 months of IPT (66 cases/100 000 person-years [py]), and nine among those who received 0-5 months (median 2 months) of IPT (792 cases/100 000 py, P < 0.001); data on duration of IPT were not available for three cases. CONCLUSION: Only 53% (723/1371) of close contacts for whom IPT was recommended actually completed treatment. Close contacts were significantly less likely to complete LTBIT if they took IPT. Less than 6 months of IPT was associated with increased risk of active TB.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».