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Enregistrement W4212801651 · doi:10.1097/qai.0000000000002940

Bedaquiline Adherence Measured by Electronic Dose Monitoring Predicts Clinical Outcomes in the Treatment of Patients With Multidrug-Resistant Tuberculosis and HIV/AIDS

2022· article· en· W4212801651 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchYork University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesFogarty International CenterNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesWellcome Trust
Mots-clésBedaquilineTuberculosisHuman immunodeficiency virus (HIV)Psychological interventionMedication adherenceClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Novel regimens have revolutionized multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) treatment; however, medication adherence remains challenging and poorly characterized. We hypothesized that bedaquiline adherence, measured using electronic dose monitoring, would predict MDR-TB treatment outcomes. SETTING: This is a prospective cohort study conducted in KwaZulu-Natal, South Africa. METHODS: Adults with MDR-TB and HIV initiating bedaquiline and on antiretroviral therapy (ART) were eligible. Separate electronic dose monitoring devices measured bedaquiline and ART adherence through 6 months, calculated as observed versus expected doses. Whole-genome sequencing was performed to identify bedaquiline resistance-associated variants. RESULTS: From November 2016 through February 2018, 199 participants with MDR-TB and HIV were enrolled and followed up through treatment completion (median 17.2 months interquartile range 12.2-19.6). The median bedaquiline adherence was higher than ART adherence (97 vs. 89%, P < 0.001) but correlated (r2 = 0.68, P < 0.001). High bedaquiline adherence (≥90%) compared with lower adherence was associated with improved end of treatment successful outcome (83.4% vs. 46.3%, P < 0.001), decreased mortality (11.0% vs. 29.6% P = 0.004), and improved retention in care through end of treatment (94.5% vs. 79.6% P = 0.002). Modeling identified a highly significant but linear association between bedaquiline adherence and outcome. On multivariable analysis, bedaquiline adherence was independently associated with mortality and outcome. Bedaquiline resistance-associated variants were seen in 12% (7/57) of sequenced isolates (7% baseline, 5% emergent) with only 28.6% experiencing successful treatment outcome. CONCLUSIONS: Bedaquiline adherence through 6 months independently predicted end of MDR-TB treatment outcome, but a specific bedaquiline adherence threshold was not identified. Interventions to optimize bedaquiline adherence are urgently needed to improve MDR-TB HIV treatment outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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