Factores asociados al resultado de tratamiento no exitoso de pacientes con tuberculosis sensible en Paraguay
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the factors associated with the unsuccessful treatment of patients diagnosed with drug-sensitive tuberculosis (TB) in Paraguay. METHODS: Retrospective cohort study, with data collected from the national program between January 2016 and March 2017. Unsuccessful treatment was defined as patients who were lost to follow-up, failed treatment, or died. Factors associated with unsuccessful treatment were determined using Poisson regression; the adjusted relative risk (RR) and 95% confidence interval (95% CI) were estimated by health region. RESULTS: A total of 3 034 cases were studied: 2 189 (72.1%) were successfully treated (cured: 1 221 [40.2%], complete treatment: 968 [31.9%]) and 845 (27.9%) were unsuccessfully treated (treatment failure: 40 [1.3%], loss to follow-up: 466 [15.4%] and deaths: 339 [11.2%]). Factors associated with unsuccessful treatment were masculine sex 1.28 (1.14- 1.42), indigenous descent 1.3 (1.09- 1.54), lack of report of area of residence 1.27 (1.02- 1.57), TB/HIV coinfection 1.97 (1, 63- 2.38), illicit drug addiction 1.38 (1.16- 1.63), alcohol consumption 1.25 (1.02- 1.52), previous treatment 1.23 (1.10- 1.38) and lack of treatment monitoring data 4.92 (3.69- 6.56). Being deprived of liberty 0.65 (0.47- 0.89) and TB/diabetes comorbidity 0.80 (0.67- 0.95) were considered protective factors. CONCLUSION: Paraguay has a high percentage of unsuccessful treatment in almost the entire country, without reaching the target proposed by the World Health Organization. Associated risk factors such as HIV, consumption of legal and illicit drugs, and being indigenous highlight the need to revise the treatment strategies with an inter-institutional approach.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».