Use of Isoniazid Monotherapy in Comparison to Rifamycin-Based Regimen for the Treatment of Patients With Latent Tuberculosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is a common infectious disease that is present all around the world. This insidious disease needs drastic measures for its eradication. One of the actions contributing to it is the timely diagnosis and offering suitable treatment options for latent tuberculosis patients. In this review, we will discuss and compare the variety of options available for this purpose. We searched PubMed/Medline, Cochrane library, Google Scholar, and Science Direct to find articles regarding the effectiveness, safety, and completion of any of the five regimens available for latent tuberculosis infection. These options are the most classic and standard nine months of isoniazid given daily, which is now more commonly given as six months course, three months of daily isoniazid and rifampin, three months of weekly isoniazid and rifapentine, and four months of daily rifampin. We looked into free full-text studies published from 2011 to 2021 available in English language and human studies. After applying inclusion/exclusion criteria and removing duplicates and screening, 34 articles were shortlisted for quality assessment check, after which we finalized nine studies. Cochrane risk-of-bias assessment tool was used for quality check of randomized control trials, New-Castle Ottawa tool for observational studies, and assessment of multiple systematic reviews (AMSTAR) tool for systematic reviews. Efficacy was checked by tracking down the new cases of TB in the sample population that took the treatment for latent tuberculosis infection. New rifamycin-based regimens were almost equal in effectiveness to isoniazid regimens. The side effect profile is different for both regimens, but short-duration courses tend to have a higher chance of completion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».