Homelessness and HIV: A Combination Predictive of Poor Tuberculosis Treatment Outcomes and in Need of Innovative Strategies to Improve Treatment Completion
Notice bibliographique
Résumé
Antioquia Department is the state with the highest burden of tuberculosis (TB) in Colombia. Our aim was to determine the risk factors associated with unsuccessful TB treatment in HIV-seropositive and homeless persons, compared with non-HIV-infected and non-homeless persons with TB. We conducted a retrospective cohort study using observational, routinely collected health data from all drug-susceptible TB cases in homeless and/or HIV-seropositive individuals in Antioquia from 2014 to 2016. Unsuccessful TB treatment was defined as individuals having been lost to follow-up, having died, or treatment failure occurrence during the study period. Successful treatment was defined as cure of TB or treatment completion according to the WHO definitions. We identified 544 homeless persons with TB (432 HIV- and 112 HIV+), 835 HIV+ persons with TB and non-homeless, and 5,086 HIV-/non-homeless people with TB. Unsuccessful treatment rates were 19.3% in HIV-/non-homeless persons, 37.4% in non-homeless HIV+ patients, 61.5% in homeless HIV- patients, and 70.3% in homeless HIV+ patients; all rates fall below End TB strategy targets. More than 50% of homeless patients were lost to follow-up. Risk factors associated with unsuccessful treatment were HIV seropositivity, homelessness, male gender, age ≥ 25 years, noncontributory-type health insurance, TB diagnosis made during hospitalization, and previous treatment for TB. These results highlight the challenge of treating TB in the homeless population. These findings should put an onus on TB programs, governments, clinicians, and others involved in the collaborative care of TB patients to pursue innovative strategies to improve treatment success in this population.
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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 | 0,001 |
| 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 ».