Association between diabetes mellitus and multi-drug-resistant tuberculosis: a protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Multi-drug-resistant tuberculosis (MDR-TB) has emerged as a challenge to global tuberculosis (TB) control and remains a major public health concern in many countries. Diabetes mellitus (DM) is an increasingly recognized comorbidity that can both accelerate TB disease and complicate its treatment. The aim of this study is to summarize available evidence on the association of DM and MDR-TB among TB patients and to provide a pooled estimate of risks. All studies published in English before October 2016 will be searched using comprehensive search strings through PubMed, EMBASE, Web of Science, and WHO Global Health Library databases which have reported the association of DM and MDR-TB in adults with TB (age > =15). Two authors will independently collect detailed information using structured data abstraction form. The quality of studies will be checked using Newcastle-Ottawa Scale for cohort and case-control studies and the Agency for Healthcare Research and Quality tool for cross-sectional studies. Heterogeneity between included studies will be assessed using the I2 statistic. We will check potential publication bias by visual inspection of the funnel plot and Egger’s regression test statistic. We will use the random effects model to compute a pooled estimate. Increases in the burden of non-communicable diseases and aging populations are changing the importance of different risk factors for TB, and the profile of comorbidities and clinical challenges for people with TB. Although classic risk factors and comorbidities such as overcrowding, under-nutrition, silicosis, and HIV infection are crucial to address, chronic conditions like diabetes are important factors that impair host defenses against TB. Thus, undertaking integrated multifaceted approach is remarkably necessary for reducing the burden of DM and successful TB treatment outcome. PROSPERO CRD42016045692 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,065 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».