Understanding how geographic, demographic and treatment history impact health outcomes of patients with multi-drug-resistant tuberculosis in Pakistan, 2014–2017
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is one of the top 10 leading causes of morbidity and mortality worldwide [1]. In 2017, approximately 10 million people were infected with TB and 1.3 million patients faced mortality [1]. Patients with active TB can infect up to 10-15 people over a year. There is a greater risk of transmission in overcrowded areas with limited air ventilation including large family units, prisons and slums [1, 2]. Without proper diagnosis and treatment, roughly 45% of non-HIV positive TB patients face mortality [1]. With the help of global organizations and national TB treatment and control programmes, the global incidence of TB is declining by approximately 2% each year [1]. The World Health Organization (WHO) TB-strategy aims to end the TB epidemic and encourages partners to fund national TB programmes to improve diagnosis and treatment of TB. The goal is to ultimately decrease death rates by 90% and decrease incidence rates by 80% [1]. To achieve these goals, the decline in TB incidence needs to reach approximately 4-5% per year [1]. The WHO 2018 TB report identified multidrug resistant TB (MDR-TB) as the leading factor hindering that goal [1]. The incidence and spread of MDR-TB has drastically increased, where approximately 558 000 new cases of MDR-TB were diagnosed in 2017 causing more than 230 000 deaths globally [1]. MDR-TB is identified by resistance to the two most powerful anti-TB treatment drugs including isoniazid and rifampicin [3]. Patients with MDR-TB are required to start second-line anti-TB drugs (SLDs), which are limited, expensive, less effective and more toxic [1,2]. Therapy duration is one of the major limitations of second-line treatments, which may require up to two years of consistent use. Since TB affects mostly developing countries, long treatment durations and associated costs become a major challenge. In 2015, 15% of new TB cases were reported as MDR-TB, which drastically increased to 24% by 2017 [1]. Even with significant improvements in molecular tests and diagnostic methods, MDR-TB is still on the rise where the success rate of treatments is between 50 and 60% [1]. Additional characteristics including socioeconomic and sociocultural factors need to be considered when targeting and treating patients with MDR-TB.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».