Effect of alcohol consumption on relapse outcomes among tuberculosis patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Tuberculosis (TB) is one of the major public health issues in every country. Alcohol consumption is one of the reasons associated with the severity of symptoms and death among TB patients. The impact of alcohol use on TB relapse outcomes is still debatable. This study aimed to conduct a systematic review and meta-analysis (SR/MA) to find the link between alcohol use and TB relapse outcomes. Methods Data collection was performed from December 2021 to March 2022; and was obtained from electronic databases including CINAHL, PubMed, and Scopus. The researcher carefully searched and reviewed all the relevant research concerning drinking alcohol and relapse outcomes among TB patients. A set of inclusion and exclusion criteria was used to assess research publications. The methodological quality of eligible publications was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Random meta-analysis was used to determine odds ratios (ORs) with a 95% confidence interval (CIs). The funnel plot, Begg's test, and Egger's test were employed to investigate publication bias. Results There were a total of 2,113 studies found and reviewed, and eight publications were chosen for the analysis. It was found that among TB patients with a moderate appearance of heterogeneity, drinking alcohol increases the probability of relapse (OR = 3.64; 95% CI: 2.26–5.88, p < 0.001) and mortality (OR = 1.72; 95% CI: 1.40–2.12, p < 0.001). The funnel plot, Begg's test, and Egger's test all revealed that there was no indication of publication bias. Conclusions Relapses and mortality among tuberculosis patients are considerably increased by alcohol drinking. More research into the causality of this link between the degree of alcohol use and the underlying processes is required. Systematic review registration PROSPERO [CRD 42022295865].
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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 | 0,019 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».