Treatment of Active Tuberculosis in HIV‐Coinfected Patients: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with human immunodeficiency virus (HIV) infection and tuberculosis have an increased risk of death, treatment failure, and relapse. METHODS: A systematic review and meta-analysis of randomized, controlled trials and cohort studies was conducted to evaluate the impact of duration and dosing schedule of rifamycin and use of antiretroviral therapy in the treatment of active tuberculosis in HIV-positive patients. In included studies, the initial tuberculosis diagnosis, failure, and/or relapse were microbiologically confirmed, and patients received standardized rifampin- or rifabutin-containing regimens. Pooled cumulative incidence of treatment failure, death during treatment, and relapse were calculated using random-effects models. Multivariable meta-regression was performed using negative binomial regression. RESULTS: After screening 5158 citations, 6 randomized trials and 21 cohort studies were included. Relapse was more common with regimens using 2 months rifamycin (adjusted risk ratio, 3.6; 95% confidence interval, 1.1-11.7) than with regimens using rifamycin for at least 8 months. Compared with daily therapy in the initial phase (n=3352 patients from 35 study arms), thrice-weekly therapy (n=211 patients from 5 study arms) was associated with higher rates of failure (adjusted risk ratio, 4.0; 95% confidence interval, 1.5-10.4) and relapse [adjusted risk ratio, 4.8; 95% confidence interval, 1.8-12.8). There were trends toward higher relapse rates if rifamycins were used for only 6 months, compared with > or =8 months, or if antiretroviral therapy was not used. CONCLUSIONS: This review raises serious concerns regarding current recommendations for treatment of HIV-tuberculosis coinfection. The data suggest that at least 8 months duration of rifamycin therapy, initial daily dosing, and concurrent antiretroviral therapy might be associated with better outcomes, but adequately powered randomized trials are urgently needed to confirm this.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».