Predicting outcomes and drug resistance with standardised treatment of active tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
New World Health Organization guidelines recommend initial treatment of active tuberculosis (TB) with a 6-month regimen utilising rifampin throughout. We have modelled expected treatment outcomes, including drug resistance, with this regimen, compared to an 8-month regimen with rifampin for the first 2 months only, followed by standardised retreatment. A deterministic model was used to predict treatment outcomes in hypothetical cohorts of 1,000 new smear-positive cases from seven countries with varying prevalence of initial drug resistance. Model inputs were taken from published systematic reviews. Predicted outcomes included number of deaths, failures and relapses, plus the proportion with drug resistance. Sensitivity analyses examined different risks of acquired drug resistance. Compared to use of the standardised 8-month regimen, for every 1,000 new TB cases treated with the 6-month regimen we predict that 48-86 fewer persons will require retreatment, and 3-12 deaths would be avoided. However, the proportion failing or relapsing after retreatment is predicted to be higher, because with the 6-month regimen 50-94% of failures and 3-56% of relapses will have multidrug-resistant TB. We predict substantial public health benefits from changing from the 8-month to the 6-month regimen. However in almost all settings the current standardised retreatment regimen will no longer be adequate.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».