Impact of mental disorders on active TB treatment outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comorbid mental disorders in patients with TB may exacerbate TB treatment outcomes. We systematically reviewed current evidence on the association between mental disorders and TB outcomes. METHODS: We searched eight databases for studies published from 1990 to 2018 that compared TB treatment outcomes among patients with and without mental disorders. We excluded studies that did not systematically assess mental disorders and studies limited to substance use. We extracted study and patient characteristics and effect measures and performed a meta-analysis using random-effects models to calculate summary odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Of 7687 studies identified, 10 were included in the systematic review and nine in the meta-analysis. Measurement of mental disorders and TB outcomes were heterogeneous across studies. The pooled association between mental disorders and any poor outcome, loss to follow-up, and non-adherence were OR 2.13 (95%CI 0.85–5.37), 1.90 (95%CI 0.33–10.91), and 1.60 (95%CI 0.81–3.02), respectively. High statistical heterogeneity was present. CONCLUSION: Our review suggests that mental disorders in TB patients increase the risk of poor TB outcomes, but pooled estimates were imprecise due to small number of eligible studies. Integration of psychological and TB services might improve TB outcomes and progress towards TB elimination.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».