Changes in treatment for multidrug-resistant tuberculosis according to national income
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to analyse temporal changes in treatments for and outcomes of multidrug-resistant (MDR)/rifampin-resistant (RR)-tuberculosis (TB) in the context of national economic status.We analysed data collected by the Collaborative Group for the Meta-Analysis of Individual Patient Data in MDR-TB Treatment on MDR/RR-TB patients from 37 countries. The data were stratified by three national income levels (low-/lower-middle, upper-middle and high) and grouped by time of treatment initiation (2001-2003, 2004-2006, 2007-2009, 2010-2012 and 2013-2015). Temporal trends over the study period were analysed. The probability of treatment success in different income groups over time was calculated using generalised linear mixed models with random effects.In total, 9036 patients were included in the analysis. Over the study period, use of group A drugs (levofloxacin/moxifloxacin, bedaquiline and linezolid) recommended by the World Health Organization increased and treatment outcomes improved in all income groups. Between 2001-2003 and 2013-2015, treatment success rates increased from 60% to 78% in low-/lower-middle-income countries, from 40% to 67% in upper-middle-income countries, and from 73% to 81% in high-income countries. In earlier years, the probability of treatment success in upper-middle-income countries was lower than that in low-/lower-middle-income countries, but no difference was observed after 2010. However, high-income countries had persistently higher probability of treatment success compared to upper-middle income countries.Improved treatment outcomes and greater uptake of group A drugs were observed over time for patients with MDR/RR-TB at all income levels. However, treatment outcomes are still unsatisfactory, especially in upper-middle-income countries.
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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».