Retrospective cohort study of lost to follow up predictors among TB patients in Yerevan, Armenia
Notice bibliographique
Résumé
Background The early diagnosis and treatment of tuberculosis (TB) are essential to prevent TB related morbidity, mortality and transmission. Despite the efforts of making TB treatment available, patients still fail to complete the required treatment course. According to World Health Organization (WHO) a TB patient who did not start treatment or whose treatment was interrupted for 2 consecutive months or more is considered as lost to follow up (LTFU). The identification of factors influencing treatment interruption and LTFU of TB patients can guide designing appropriate strategies to promote treatment adherence. In the capital city of Armenia, Yerevan, outpatient TB care is provided by nine outpatient TB clinics and a prison hospital. This study aimed to investigate the predictors of LTFU among pulmonary TB patients in Yerevan, Armenia. Methods We conducted a retrospective cohort study among pulmonary TB patients from Yerevan whose treatment outcomes were recorded from 2013 to 2014 in National TB Control Center (NTCC). Patient information was extracted from the NTCC database and outpatient medical charts. The primary outcome of the study was LTFU treatment status of patients. Multivariable logistic regression was used to identify predictors associated with LTFU. Results There were 621 patients in the sample, 9.5% (n = 59) of whom were LTFU. The majority of patients interrupted their treatment during the outpatient phase of the treatment. On average they were LTFU after 7 months since the treatment started. Out of 59 patients who were LTFU, 18.6% were migrant workers and about 4% were alcoholics. Multivariable logistic regression revealed significant association of LTFU with being male (OR: 3.14, CI: 1.21-8.20, p = 0.019), being younger (OR: 0.98, CI: 0.96-0.99, p = 0.028) and having drug resistant (DR) type of TB (OR: 2.26, CI: 1.18-4.33, p = 0.014.) Conclusions Our study found that younger age, being male and having DR type of TB are predictors of LTFU treatment status. Key messages: The availability of and access to treatment is necessary but might not be enough to ensure every TB patient completes the treatment. Health care providers should focus on young men and patients with DR TB to make sure they complete the TB treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».