Factors influencing treatment outcomes of tuberculosis patients attending health facilities in Galkayo Puntland, Somalia
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study evaluated the underlying factors associated with poor tuberculosis (TB) treatment outcomes among patients attending health care facilities in Galkayo, Puntland, Somalia. METHODS: An institution-based cross-sectional study was conducted between 2016 and 2017 in three selected TB clinics. Data were collected from 400 TB patients, through medical record review and structured questionnaire. Multivariate logistic regression analyses were performed. RESULTS: Of the 400 TB respondents, 57.3% were new cases, 12.3% had smear-negative TB and 12.5% had extrapulmonary TB. The median age was (35.66 ± 13.16) with majority being male (65.5%). Overall, 85% of patients were successfully treated, 9.7% failed and 5.3% defaulted. Multivariate analysis revealed that patient's body weight (odds ratio [OR]: 1.078); diabetes (OR: 8.022); family size (OR: 3.851); patients' delay in diagnosis (OR: 11.946); frequency of receiving anti-TB medication (OR: 9.068); smoker (OR: 5.723); category of patients (retreatment versus new, OR: 5.504; retreatment versus transfer in, OR: 4.957); health facilities (OR: 6.716) and treatment duration (OR: 132.091) were independent factors associated with poor TB outcomes. CONCLUSIONS: Our findings highlight the need to improve TB services for vulnerable groups. They also emphasize the need for health system strengthening, public awareness and risk of treatment interruption. This may reduce both patients' delay in seeking care and TB treatment failure in Galkayo district.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».