Implementing the 4R and 9H regimens for TB preventive treatment in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implementation of tuberculosis preventive treatment (TPT) is challenging especially in resource-limited settings. As part of a Phase 3 trial on TPT, we described our experience with the use of rifampicin for 4 months (4R) and isoniazid for 9 months (9H) in Indonesia.METHODS: In 2011–2017, children and adults with latent TB infection were randomised to either 4R or 9H and followed until 16 months after randomisation for children and 28 months for adults. The primary outcome was the treatment completion rate. Secondary outcomes were Grade 3–5 adverse events (AEs), active TB occurrence, and health costs.RESULTS: A total of 157 children and 860 adults were enrolled. The 4R treatment completion rate was significantly higher than that of 9H (78.7% vs. 65.5%), for a rate difference of 13.2% (95% CI 7.1–19.2). No Grade 3–5 AEs were reported in children; in adults, it was lower in 4R (0.4%) compared to 9H (2.8%). The incidence of active TB was lower with 4R than with 9H (0.09/100 person-year vs. 0.36/100 person-year) (rate difference: –0.36/100 person-year). The total cost per patient was lower for the 4R regimen than for the 9H regimen (USD151.9 vs. USD179.4 in adults and USD152.9 vs. USD206.5 in children)CONCLUSIONS: Completion and efficacy rates for 4R were better than for 9H. Compared to 9H, 4R was cheaper in all age groups, safer in adults and equally safe in children. The Indonesian TB program could benefit from these benefits of the 4R regimen.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».