Multidrug-resistant Mycobacterium tuberculosis and associated risk factors in Oromia Region of Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to determine risk factors for tuberculosis (TB) caused by multidrug-resistant Mycobacterium tuberculosis (MDR-TB) in Oromia Region, Ethiopia. METHODS: A 6-month case-control study was performed in 2013-14. Sputum samples and standardized questionnaire data (demographics, treatment, TB contact history, underlying disease, history of imprisonment) were collected from cases with suspected MDR-TB aged ≥ 18 years. Sputum was processed locally in the Oromia Public Health Laboratory using standard techniques. Data from MDR-TB cases and TB-positive controls were compared using logistic regression analysis. For each factor, the association with outcome variables was estimated by calculating the odds ratio (OR) together with the 95% confidence interval (95% CI). RESULTS: Of 439 suspected MDR-TB cases, 265 had a confirmed M. tuberculosis infection, of whom 88 (33%) had laboratory-confirmed MDR-TB. Over two-thirds (65%) were between 18 and 39 years of age. On multivariate analysis, an occupation of farming, known TB contact history, alcohol use, HIV infection, previous known TB history, and previous TB treatment outcome were predictors of MDR-TB. CONCLUSIONS: The rate of MDR-TB was high among suspected cases in the Oromia Region of Ethiopia. Local MDR-TB detection capacity and local epidemiology studies are essential to detect MDR-TB and guide the use of the sparse resources to optimize MDR-TB control. If TB is suspected, the presence of any of the above factors should alert Oromia Region clinicians and public health professionals to screen for MDR-TB.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».