Resistance patterns of Mycobacterium tuberculosis isolates from pulmonary tuberculosis patients in Nairobi
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In Kenya, which ranks thirteenth of 27 high tuberculosis burden countries, diagnosis is based on Ziehl-Neelsen staining alone and patients are treated without information on sensitivity patterns. This study aimed to determine resistance patterns of Mycobacterium tuberculosis isolated from pulmonary samples. METHODOLOGY: Pulmonary tuberculosis patients in Nairobi were randomly sampled after informed consent and recruited into the study using a structured questionnaire. Specimens were cultured in liquid and solid media, and drug susceptibility tests were performed for first-line drugs including (isoniazid, rifampin, streptomycin, ethambutol and pyrazinamide). RESULTS: Eighty-six (30%) of 286 isolates were resistant to at least one of five antibiotics tested. Thirty-seven (30.2%) isolates were resistant to isoniazid; 15 (11.6%) to streptomycin; 13 (4.5%) to ethambutol; four (1.4%) to rifampin ; and 30 (10.4%) to pyrazinamide. Double resistance was seen as follows: four (1.4%) isolates were resistant to both isoniazid and pyrazinamide; four (1.4%) to streptomycin and isoniazid; and one (0.3%) to rifampin and streptomycin. Two isolates (0.7%) were multidrug resistant, and one was triple resistant with an additional resistance to ethambutol. Results also showed 88.7% of patients were below the age of 40 years, while 26.3% were HIV positive. The majority of the patients (66.5%) were unemployed or self-employed in small businesses, with 79.4% earning less than 100 USD per month. CONCLUSION: The high resistance observed in isoniazid, which is a first-line drug, could result in an increase in multidrug resistance unless control programs are strengthened. Poverty should be addressed to reduce infection rates.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».