Adverse drug reactions associated with first-line anti-tuberculosis drug regimens.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standard treatment of active tuberculosis (TB) consists of isoniazid (INH), rifampin (RMP), pyrazinamide (PZA) and ethambutol (EMB). Although this regimen is effective in treating active TB, it is associated with many adverse drug reactions (ADRs) and poses a significant challenge to completion of treatment. OBJECTIVES: To examine the incidence of major ADRs and risk factors associated with first-line anti-tuberculosis medications. METHODS: This study evaluated patients receiving treatment for active TB from a population-based database (2000-2005). The nature of the ADRs, likelihood of association with the study medications and severity were evaluated. RESULTS: A total of 1061 patients received treatment, of whom 318 (30%) had at least one major ADR. The overall incidence of all major ADRs was 7.3 events per 100 person-months (95%CI 7.2-7.5): 23.3 (95%CI 23.0-23.7) when on all four first-line drugs, 13.6 (95%CI 13.3-14.0) when on RMP, INH and PZA, and 2.4 (95%CI 2.3-2.6) when on INH and RMP. Adjusted hazard ratio (HR) revealed that combination regimens containing PZA, females, subjects aged 35-59 and >or=60 years, baseline aspartate aminotransferase >or=80 U/l and drug resistance were associated with any major event. CONCLUSIONS: First-line anti-tuberculosis drugs are associated with significant ADRs. There are several risk factors associated with the development of ADRs, including exposure to regimens containing PZA.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».