Non-completion of latent tuberculous infection treatment among children in Rio de Janeiro State, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with latent tuberculous infection (LTBI) are particularly vulnerable to progression to active tuberculosis (TB), and are thus a priority target for isoniazid preventive therapy (IPT). However, adherence to IPT is poor. We hypothesised that children from poorer families, with reduced access to health care and lack of understanding about the disease are more likely to default from IPT. METHODS: A questionnaire was administered to close child contacts or their parents at the time of prescribing IPT in three cities in Rio de Janeiro State. The children were followed prospectively. Treatment adherence was defined as taking 80% of prescribed doses. RESULTS: Among 1078 children screened for LTBI, 97 (8.9%) did not return for tuberculin skin test (TST) reading; 332 (30.8%) were TST-positive; 115/332 (34.6%) were prescribed IPT, 6 of whom did not initiate treatment and 11 did not adhere during the first 2 months; 25 additional children did not complete IPT. Overall non-completion was four times more frequent among those with lower income. Health care access and knowledge did not improve treatment completion. CONCLUSIONS: Substantial losses to follow-up occurred before IPT prescription; this should be further investigated. Among the children who started isoniazid, low income, but not difficult access or poor knowledge, increased the risk of treatment non-completion.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».