The impact of physician training and experience on the survival of patients with active tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician training and experience may be important factors influencing treatment outcomes of patients with tuberculosis. We conducted an analysis to evaluate physician and patient characteristics and their association with the rate of death among tuberculosis patients. METHODS: We retrospectively reviewed all reported cases of active tuberculosis in Toronto between July 1, 1999, and June 30, 2002. We obtained extensive clinical data on cases as well as information on the training and clinical experience of treating physicians. We subsequently identified factors associated with patient mortality in a survival analysis. RESULTS: In a multivariable Cox regression analysis involving 1154 patients, factors associated with all-cause mortality included patient age (in years) (hazard ratio [HR] 1.05, 95% confidence interval [CI] 1.04-1.07, p < 0.001), use of directly observed therapy (HR 0.22, CI 0.13-0.39, p < 0.001), receipt of care from a physician experienced with tuberculosis (per case managed per year) (HR 0.98, CI 0.97-0.99; p = 0.01) and admission to hospital during the course of treatment (HR 15.44, CI 7.06-33.76, p < 0.001). Factors that were not associated with patient survival included whether the physician graduated from a foreign medical school, the physician's medical specialty and the number of years in clinical practice. INTERPRETATION: Physician experience with tuberculosis and use of directly observed therapy positively influenced the survival of patients with active tuberculosis in our setting.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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) | 0,002 | 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 ».