Management of patients with multidrug-resistant/extensively drug-resistant tuberculosis in Europe: a TBNET consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of multidrug-resistant (MDR) and extensively drug-resistant (XDR) tuberculosis (TB) substantially challenges TB control, especially in the European Region of the World Health Organization, where the highest prevalence of MDR/XDR cases is reported. The current management of patients with MDR/XDR-TB is extremely complex for medical, social and public health systems. The treatment with currently available anti-TB therapies to achieve relapse-free cure is long and undermined by a high frequency of adverse drug events, suboptimal treatment adherence, high costs and low treatment success rates. Availability of optimal management for patients with MDR/XDR-TB is limited even in the European Region. In the absence of a preventive vaccine, more effective diagnostic tools and novel therapeutic interventions the control of MDR/XDR-TB will be extremely difficult. Despite recent scientific advances in MDR/XDR-TB care, decisions for the management of patients with MDR/XDR-TB and their contacts often rely on expert opinions, rather than on clinical evidence. This document summarises the current knowledge on the prevention, diagnosis and treatment of adults and children with MDR/XDR-TB and their contacts, and provides expert consensus recommendations on questions where scientific evidence is still lacking.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».