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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».