Rifampin-resistant/multidrug-resistant Tuberculosis in Alberta, Canada: Epidemiology and treatment outcomes in a low-incidence setting
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of rifampin-monoresistant/multidrug-resistant Tuberculosis (RR/MDR-TB) requires long treatment courses, complicated by frequent adverse events and low success rates. Incidence of RR/MDR-TB in Canada is low and treatment practices are variable due to the infrequent experience and challenges with drug access. We undertook a retrospective cohort study of all RR/MDR-TB cases in Alberta, Canada from 2007-2017 to explore the epidemiology and outcomes in our low incidence setting. We performed a descriptive analysis of the epidemiology, treatment regimens and associated outcomes, calculating differences in continuous and discrete variables using Student's t and Chi-squared tests, respectively. We identified 24 patients with RR/MDR-TB. All patients were foreign-born with the median time to presentation after immigration being 3 years. Prior treatment was reported in 46%. Treatment was individualized. All patients achieved sputum culture conversion within two months of treatment initiation. The median treatment duration after culture conversion was 18 months (IQR: 15-19). The mean number of drugs utilized during the intensive phase was 4.3 (SD: 0.8) and during the continuation phase was 3.3 (SD: 0.9) and the mean adherence to medications was 95%. Six patients completed national guideline-concordant therapy, with many patients developing adverse events (79%). Treatment success (defined as completion of prescribed therapy or cure) was achieved in 23/24 patients and no acquired drug resistance or relapse was detected over 1.8 years of median follow-up. Many cases were captured upon immigration assessment, representing important prevention of community spread. Despite high rates of adverse events and short treatment compared to international guidelines, success in our cohort was very high at 96%. This is likely due to individualization of therapy, frequent use of medications with high effectiveness, intensive treatment support, and early sputum conversion seen in our cohort. There should be ongoing exploration of treatment shortening with well-tolerated, efficacious oral agents to help patients achieve treatment completion.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».