Rates and timeliness of treatment initiation among drug-resistant tuberculosis patients in Nigeria- A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There were an estimated 580,000 new cases of multidrug/rifampicin resistant TB (DR-TB) in 2015, and only 20% were initiated on treatment. This study explored health system and patient factors associated with initiation and timeliness of treatment among DR-TB patients in Nigeria, ranked 4th globally for estimated TB cases in 2015. METHODS: A retrospective cohort study using 2015 diagnosis and treatment data from the Nigerian TB program electronic records examined "treatment ever received" (yes/no) and "treatment within 30 days" (yes/no). We compared health system and patient characteristics using binomial logistic regression, while controlling for confounders. RESULTS: Of 996 patients diagnosed nationwide in 2015 (aged 0-87 years, median 34), 47.8% were never treated. Of those treated (n = 520), 51.2% were treated within the 30 days prescribed in the National treatment guideline. Healthcare facility locations were significantly associated with ever receiving treatment and timely treatment. Predictors of timely treatment at the national level also included level of care and patient treatment history. The South-West zone, where DR-TB programs started, showed overall better access to DR-TB healthcare. CONCLUSIONS: Healthcare facility geographic locations were significantly associated with treatment initiation and timeliness. Significant regional differences in access to DR-TB care in Nigeria persist, reflecting uneven contexts for national DR-TB treatment rollout.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».