Is quarterly cohort analysis useful for assessing treatment outcomes in a low incidence country?
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: In the Czech Republic, a country regarded as having a low incidence of tuberculosis (TB), short-course chemotherapy (SCC) of TB has been implemented in routine practice country-wide. OBJECTIVE: To assess the outcome of SCC by quarterly cohort analysis of patients using the methodology recommended by the World Health Organization (WHO). DESIGN: Patients with newly detected bacteriologically confirmed pulmonary TB notified in 1998 were treated according to local recommendations (SCC) or with the WHO-recommended DOTS strategy. The type of chemotherapy and its outcome were evaluated 12 months later by quarterly cohort analysis. RESULTS: A total of 731 patients with bacteriologically confirmed pulmonary TB, 403 of them smear-positive, were assessed. The proportion of those treated under the DOTS strategy increased from 56.2% to 75.1%. Favourable treatment outcomes (cure or treatment completed) were achieved in 69.0% of patients in the first quarter and 74.0% in the fourth quarter. Only four treatment failures and 21 defaulters were recorded. A total of 129 patients (15-21% in different cohorts) died before or during treatment, mostly from causes not connected with TB. If this proportion were not taken into account, treatment efficacy would have attained 85%. CONCLUSIONS: Analysis of SCC based on quarterly cohorts proved feasible in routine conditions in a country with a low incidence of TB and ongoing TB control, and provided more information than once yearly analysis.
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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 | 0,020 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».