Factors predictive of the success of tuberculosis treatment: A systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To produce pooled estimates of the global results of tuberculosis (TB) treatment and analyze the predictive factors of successful TB treatment. METHODS: Studies published between 2014 and 2019 that reported the results of the treatment of pulmonary TB and the factors that influenced these results. The quality of the studies was evaluated according to the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. A random effects model was used to calculate the pooled odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI). This review was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) in February 2019 under number CRD42019121512. RESULTS: A total of 151 studies met the criteria for inclusion in this review. The success rate for the treatment of drug-sensitive TB in adults was 80.1% (95% CI: 78.4-81.7). America had the lowest treatment success rate, 75.9% (95% CI: 73.8-77.9), and Oceania had the highest, 83.9% (95% CI: 75.2-91.0). In children, the success rate was 84.8% (95% CI: 77.7-90.7); in patients coinfected with HIV, it was 71.0% (95% CI: 63.7-77.8), in patients with multidrug-resistant TB, it was 58.4% (95% CI: 51.4-64.6), in patients with and extensively drug-resistant TB it was 27.1% (12.7-44.5). Patients with negative sputum smears two months after treatment were almost three times more likely to be successfully treated (OR 2.7; 1.5-4.8), whereas patients younger than 65 years (OR 2.0; 1.7-2.4), nondrinkers (OR 2.0; 1.6-2.4) and HIV-negative patients (OR 1.9; 1.6-2.5 3) were two times more likely to be successfully treated. CONCLUSION: The success of TB treatment at the global level was good, but was still below the defined threshold of 85%. Factors such as age, sex, alcohol consumption, smoking, lack of sputum conversion at two months of treatment and HIV affected the success of TB treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».