Getting the best possible evidence from observational studies of treatment of multidrug-resistant tuberculosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The development of clinical recommendations by the World Health Organization (WHO) requires the systematic review of evidence and the grading of its quality. There is no high-quality evidence on treatment for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) patients using only standard second-line anti-TB drugs, as results of randomized controlled trials are not available. Well executed observational studies can meanwhile provide useful information that is applicable to clinical practice. For observational data to provide the best possible guidance, measures need to be taken to limit bias, imprecision, and heterogeneity. Intervention: WHO has established an expert Working Group to develop principles that national TB control programmes and other implementers could use to ensure the quality of observational study data. Results: Based on past experience, the group identified a number of critical points that need to be improved upon. Patient and programme-related data should be captured and reported in a standardized manner. These include bacteriological endpoints, proxies of disease severity, information on adverse drug reactions, the duration of current and past use of individual drugs, reason for change of regimen, use of accompanying medications, costs, hospitalization, patient support and type and extent of surgery. Conclusions: The Working Group recommends that programmes undertaking observational studies record most of these parameters, that they register data electronically, that they strive to publish their work, and that they share anonymous, individual patient data so as to update the knowledge base on MDR-TB patient outcomes.
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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 | 0,221 | 0,579 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».