Incidence and predictors of acquired resistance to second-line antituberculosis drugs during the course of multi-drug resistant tuberculosis treatment: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction To date, acquired resistance to second-line antituberculosis drugs (SLDs) during multi-drug resistant tuberculosis (MDR-TB) treatment is becoming a public health concern. Different studies have assessed the incidence of acquired resistance to SLDs. However, the findings are inconsistent and there is limited global evidence. Thus, we are going to assess the incidence and predictors of acquired resistance to SLDs during MDR-TB treatment. Methods and analysis We designed this protocol following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses checklist. Electronic databases and grey literature sources will be searched systematically for articles published up to 25 March 2023. Studies reporting the incidence and predictors of acquired resistance to SLDs in MDR-TB patients will be explored. The studies will be managed using Endnote X8 citation manager and a stepwise approach will be followed to select studies. Data will be summarised using Microsoft Excel 2016 spreadsheet. A Newcastle-Ottawa Scale quality assessment and cochrane risk-of-bias tools will be used to assess the study’s quality. The authors will independently search databases, select studies, assess the study’s quality and extract data. Data will be analysed using STATA V.17 software. We will estimate the pooled incidence of acquired resistance with 95% CI. In addition, the pooled effect measures (OR, HR, risk ratio) with their 95% CI will be estimated. Heterogeneity will be assessed using the I 2 statistics. Publication bias will be assessed using funnel plot and Egger’s test. A subgroup analysis will be conducted for the primary outcome (acquired resistance) per each study characteristics such as WHO regional category, country’s TB/MDR-TB burden, data collection period and per the specific second-line anti-TB drug. Ethics and dissemination Since this study will be based on data extraction from published studies, ethical approval is not mandatory. The study will be published in peer-reviewed scientific journals and the findings will be presented at different scientific conferences. PROSPERO registration number CRD42022371014.
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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 | 0,068 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,006 |
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 ».