Risk of adverse treatment outcomes among new pulmonary TB patients co-infected with diabetes in Pakistan: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The escalating burden of diabetes in countries tackling high burden of tuberculosis (TB) has adverse implications for co-infected individuals and National TB control efforts. We aimed to study whether there was a difference in treatment outcome among diabetic and non-diabetic pulmonary TB patients and identify the determinants of treatment outcome among the two groups. MATERIALS AND METHODS: This prospective cohort study recruited new patients of pulmonary tuberculosis (PTB) aged 15 years and above who were diagnosed at and registered with Gulab Devi Chest Hospital, Lahore, Pakistan for anti-tuberculosis treatment (ATT). PTB patients were screened for diabetes using random and fasting blood glucose tests. Diabetic and non-diabetic PTB patients were followed up at second, fifth and sixth month of ATT and 6 months after ATT completion to determine treatment outcome. Multivariate logistic regression analysis was conducted to assess association between various factors and treatment outcome. RESULTS: Of 614 PTB patients, (n = 113 [18%]) were diabetic and (n = 501 [82%]) non-diabetic. Final model showed that diabetics were more likely to experience an unfavorable outcome as compared to non-diabetics (adjusted odds ratio [aOR] = 2.70, 95% Confidence Interval [CI] = 1.30 to 5.59). Other predictors of unfavorable outcome included rural residence (aOR = 1.98, 95% CI = 1.14 to 3.47), body mass index less than 18.50 (aOR = 1.89, 95% CI = 1.03 to 3.47) and being a smoker (aOR = 2.03, 95%CI = 1.04 to 3.94). CONCLUSION: Our study shows unfavorable treatment outcome among diabetic PTB patients. Integrated models of care with screening/testing and management for diabetes and TB could improve TB treatment outcomes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».