Predictors of Treatment Outcome for Retreatment Pulmonary Tuberculosis Cases among Tribal People of an Eastern India District: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The study was conducted to assess the treatment outcome of different category retreatment cases with the aim of finding out the important predictors of unfavorable outcomes. Methodology. This hospital based prospective cohort study was conducted in three tuberculosis units (TUs) of west Midnapore (a district of Eastern India), covering mostly the tribal populated areas. Patients who were registered for Category II antituberculosis treatment between 1st quarter of 2013 (Jan to Mar) and 4th quarter of 2013 (Oct to Dec) were considered as our study cohort and they were followed up till December 2014. The study was started with 177 patients but ultimately ended with 165 patients. Results. Unfavorable outcome was observed among 24.8% patients. Among them mostly 51.2% were defaulter, 22% were failure case, and 26.8% died during treatment. Patients, who were minority by religion, were found 4 times more vulnerable for unfavorable outcome. Unfavorable outcome was found 7 times more common among retreatment TB cases who remain sputum positive after completion of initiation phase of Category II treatment. Conclusion. Programmatic approach should be specified to address the minority by religion population and to reduce the load of sputum positive cases after completion of initiation phase treatment by tracking them.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».