Analysis of loss to follow-up in 4099 multidrug-resistant pulmonary tuberculosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Loss to follow-up (LFU) of ≥2 consecutive months contributes to the poor levels of treatment success in multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) reported by TB programmes. We explored the timing of when LFU occurs by month of MDR-TB treatment and identified patient-level risk factors associated with LFU.We analysed a dataset of individual MDR-TB patient data (4099 patients from 22 countries). We used Kaplan-Meier survival curves to plot time to LFU and a Cox proportional hazards model to explore the association of potential risk factors with LFU.Around one-sixth (n=702) of patients were recorded as LFU. Median (interquartile range) time to LFU was 7 (3-11) months. The majority of LFU occurred in the initial phase of treatment (75% in the first 11 months). Major risk factors associated with LFU were: age 36-50 years (HR 1.3, 95% CI 1.0-1.6; p=0.04) compared with age 0-25 years, being HIV positive (HR 1.8, 95% CI 1.2-2.7; p<0.01) compared with HIV negative, on an individualised treatment regimen (HR 0.7, 95% CI 0.6-1.0; p=0.03) compared with a standardised regimen and a recorded serious adverse event (HR 0.5, 95% CI 0.4-0.6; p<0.01) compared with no serious adverse event.Both patient- and regimen-related factors were associated with LFU, which may guide interventions to improve treatment adherence, particularly in the first 11 months.
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 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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».