Multidrug-resistant tuberculosis treatment failure detection depends on monitoring interval and microbiological method
Notice bibliographique
Résumé
Debate persists about monitoring method (culture or smear) and interval (monthly or less frequently) during treatment for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB). We analysed existing data and estimated the effect of monitoring strategies on timing of failure detection.We identified studies reporting microbiological response to MDR-TB treatment and solicited individual patient data from authors. Frailty survival models were used to estimate pooled relative risk of failure detection in the last 12 months of treatment; hazard of failure using monthly culture was the reference.Data were obtained for 5410 patients across 12 observational studies. During the last 12 months of treatment, failure detection occurred in a median of 3 months by monthly culture; failure detection was delayed by 2, 7, and 9 months relying on bimonthly culture, monthly smear and bimonthly smear, respectively. Risk (95% CI) of failure detection delay resulting from monthly smear relative to culture is 0.38 (0.34-0.42) for all patients and 0.33 (0.25-0.42) for HIV-co-infected patients.Failure detection is delayed by reducing the sensitivity and frequency of the monitoring method. Monthly monitoring of sputum cultures from patients receiving MDR-TB treatment is recommended. Expanded laboratory capacity is needed for high-quality culture, and for smear microscopy and rapid molecular tests.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».