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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».