Optimising diagnosis and treatment of tuberculosis infection in community and primary care settings in two urban provinces of Viet Nam: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To end tuberculosis (TB), the vast reservoir of 1.7-2.3 billion TB infections (TBIs) must be addressed, but achieving global TB preventive therapy (TPT) targets seems unlikely. This study assessed the feasibility of using interferon-γ release assays (IGRAs) at lower healthcare levels and the comparative performance of 3-month and 9-month daily TPT regimens (3HR/9H). DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS AND INTERVENTION: This cohort study was implemented in two provinces of Viet Nam from May 2019 to September 2020. Participants included household contacts (HHCs), vulnerable community members and healthcare workers (HCWs) recruited at community-based TB screening events or HHC investigations at primary care centres, who were followed up throughout TPT. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES: We constructed TBI care cascades describing indeterminate and positivity rates to assess feasibility, and initiation and completion rates to assess performance. We fitted mixed-effects logistic and stratified Cox models to identify factors associated with IGRA positivity and loss to follow-up (LTFU). RESULTS: Among 5837 participants, the indeterminate rate was 0.8%, and 30.7% were IGRA positive. TPT initiation and completion rates were 63.3% (3HR=61.2% vs 9H=63.6%; p=0.147) and 80.6% (3HR=85.7% vs 9H=80.0%; p=0.522), respectively. Being male (adjusted OR=1.51; 95% CI: 1.28 to 1.78; p<0.001), aged 45-59 years (1.30; 1.05 to 1.60; p=0.018) and exhibiting TB-related abnormalities on X-ray (2.23; 1.38 to 3.61; p=0.001) were associated with positive IGRA results. Risk of IGRA positivity was lower in periurban districts (0.55; 0.36 to 0.85; p=0.007), aged <15 years (0.18; 0.13 to 0.26; p<0.001), aged 15-29 years (0.56; 0.42 to 0.75; p<0.001) and HCWs (0.34; 0.24 to 0.48; p<0.001). The 3HR regimen (adjusted HR=3.83; 1.49 to 9.84; p=0.005) and HCWs (1.38; 1.25 to 1.53; p<0.001) showed higher hazards of LTFU. CONCLUSION: Providing IGRAs at lower healthcare levels is feasible and along with shorter regimens may expand access and uptake towards meeting TPT targets, but scale-up may require complementary advocacy and education for beneficiaries and providers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».