Resistance to fluoroquinolones and second-line injectable drugs: impact on multidrug-resistant TB outcomes
Notice bibliographique
Résumé
A meta-analysis for response to treatment was undertaken using individual data of multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) (resistance to isoniazid and rifampicin) patients from 26 centres. The analysis assessed the impact of additional resistance to fluoroquinolones and/or second-line injectable drugs on treatment outcome. Compared with treatment failure, relapse and death, treatment success was higher in MDR-TB patients infected with strains without additional resistance (n=4763; 64%, 95% CI 57-72%) or with resistance to second-line injectable drugs only (n=1130; 56%, 95% CI 45-66%), than in those having resistance to fluoroquinolones alone (n=426; 48%, 95% CI 36-60%) or to fluoroquinolones plus second-line injectable drugs (extensively drug resistant (XDR)-TB) (n=405; 40%, 95% CI 27-53%). In XDR-TB patients, treatment success was highest if at least six drugs were used in the intensive phase (adjusted OR 4.9, 95% CI 1.4-16.6; reference fewer than three drugs) and four in the continuation phase (OR 6.1, 95% CI 1.4-26.3). The odds of success in XDR-TB patients was maximised when the intensive phase reached 6.6-9.0 months duration and the total duration of treatment 20.1-25.0 months. In XDR-TB patients, regimens containing more drugs than those recommended in MDR-TB but given for a similar duration were associated with the highest odds of success. All data were from observational studies and methodologies varied between centres, therefore, the bias may be substantial. Better quality evidence is needed to optimise regimens.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».