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Enregistrement W2442584147 · doi:10.5588/ijtld.15.0458

A killer combination that must be stopped

2015· letter· en· W2442584147 sur OpenAlexaff
Ramnath Subbaraman, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Tuberculosis and Lung Disease · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésMedicineMEDLINEIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) is associated with poor treatment outcomes, but MDR-TB among HIV-infected persons might be substantially worse. While meta-analyses have been conducted of MDR-TB treatment outcomes globally,1–3 none of these have separately analyzed outcomes among HIV/MDR-TB co-infected individuals. In this issue of the Journal, Isaakidis and colleagues describe the results of a meta-analysis of studies of MDR-TB treatment outcomes among HIV co-infected adults and children.4 The overall treatment success rate among HIV-infected adults—about 43% to 57%, depending on the studies included in the analysis—is similar to, or slightly worse than, the 54% to 62% rate for the MDR-TB infected population at large.1–3 However, their findings also suggest that HIV/MDR-TB infected adults on treatment may have a substantially higher (29% to 38%) mortality rate,4 as compared to 11% to 15% in the overall MDR-TB population.1–3 What makes HIV and MDR-TB such a killer combination? The causes are almost certainly multi-factorial, but delays in diagnosis and appropriate therapy for both diseases likely contribute to poor outcomes. Late initiation of antiretroviral therapy (ART) may contribute to high mortality among HIV/MDR-TB co-infected individuals due to poor immune response against TB, and death from other opportunistic infections. Indeed, observational data suggest that early initiation of ART during MDR-TB treatment may improve outcomes,5 similar to the findings of randomized trials for HIV-infected individuals with mostly drug-susceptible TB.6 Unfortunately, despite increasing ART coverage in high HIV-burden countries in recent years, late initiation of ART (i.e. at very low CD4 counts) continues to be very common.7 Reducing mortality from MDR-TB in people living with HIV will also require aggressive and early diagnosis of MDR-TB using rapid tests such as Xpert MTB/RIF and line probe assays, followed by comprehensive drug-susceptibility testing (DST) using liquid cultures. In ART programs in resource-limited settings, availability and use of molecular and DST still lag substantially behind the use of sputum smear microscopy, which remains the initial (and often only) diagnostic test in many clinics.8 Heavy reliance on smear microscopy is clearly inadequate in the face of HIV and MDR-TB. Countries with high prevalence of both infections must transition to better testing algorithms. South Africa has shown leadership in this area. Lack of early DST may result in initial use of inappropriate treatment regimens, thereby increasing mortality. As in other studies, the analysis by Isaakidis et al. suggests that more aggressive treatment regimens (i.e., use fluoroquinolones, aminoglycosides, and Group IV drugs) were associated with better outcomes.2,3 Prior meta-analyses have also suggested that individualized MDR-TB drug regimens may result in better outcomes than standardized regimens, again highlighting the central importance of DST-guided MDR-TB therapy.1 The high mortality rate in HIV/MDR-TB co-infected patients brings attention to systemic weaknesses in the management of both epidemics, and lack of integration of TB and HIV control activities on the ground. Addressing these systemic gaps is crucial for reducing mortality in this vulnerable population and for making progress towards the goals set out in the “Defeating AIDS”9 and “End TB” strategies.10

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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