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Enregistrement W2562915684 · doi:10.1183/13993003.00993-2016

Group 5 drugs for multidrug-resistant tuberculosis: individual patient data meta-analysis

2016· review· en· W2562915684 sur OpenAlexaff
Greg J. Fox, Andrea Benedetti, Helen Cox, Won‐Jung Koh, Piret Viiklepp, Shama D. Ahuja, Geoffrey Pasvol, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésMedicineMultiple drug resistanceTuberculosisMeta-analysisInternal medicineDrug resistanceMicrobiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of so-called "group 5" second-line drugs as a part of antibiotic therapy for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) is widely debated. We performed an individual patient data meta-analysis to evaluate the effectiveness of several group 5 drugs including amoxicillin/clavulanic acid, thioacetazone, the macrolide antibiotics, linezolid, clofazimine and terizidone for treatment of patients with MDR-TB.Detailed individual patient data were obtained from 31 published cohort studies of MDR-TB therapy. Pooled treatment outcomes for each group 5 drug were calculated using a random effects meta-analysis. Primary analyses compared treatment success to a combined outcome of failure, relapse or death.Among 9282 included patients, 2191 received at least one group 5 drug. We found no improvement in treatment success among patients taking clofazimine, amoxicillin/clavulanic acid or macrolide antibiotics, despite applying a number of statistical approaches to control confounding. Thioacetazone was associated with increased treatment success (OR 2.6, 95% CI 1.1-6.1) when matched controls were selected from studies in which the group 5 drugs were not used at all, although this result was heavily influenced by a single study.The development of more effective antibiotics to treat drug-resistant TB remains an urgent priority.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,030
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,318
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,114 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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