A Systematic Review and Meta-Analysis of Tuberculous Preventative Therapy Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis preventative therapy (TPT) is a key part of the World Health Organization's (WHO) end tuberculosis (TB) strategy. However, the occurrence of potentially serious adverse events (AE) is a limitation of TPT regimens. We conducted a systemic review and meta-analysis to estimate the incidence of AE and hepatotoxicity with various TPT regimens to help inform clinical decision making. METHODS: We searched MEDLINE, Cochrane, Health Star, and EMBASE from 1952 to April 2021 for studies reporting AE associated with TPT. Included studies reported AE stratified by regimen and provided the number of participants receiving each regimen. We used a random-effect model to meta-analyze the cumulative incidence of AE. RESULTS: We included 175 publications describing TPT-related AE in 277 cohorts. Among adults, the incidence of any AE, and hepatotoxicity leading to drug discontinuation was 3.7% and 1.1%, respectively, compared to 0.4% and 0.02%, respectively, in children. The highest incidence of any AE, and AE leading to drug discontinuation was with 3 months isoniazid and rifapentine (3HP), and the lowest was with 4 months rifampin (4R). 4R also had the lowest incidence of hepato-toxic AE and drug discontinuation due to hepato-toxic AE. 3HP also had a low incidence of hepato-toxic AE. CONCLUSIONS: Although our study was limited by variability in methods and quality of AE reporting in the studies reviewed, pediatric populations had a very low incidence of AE with all TPT regimens reviewed. In adults, compared to mono-H regimens all rifamycin-based regimens were safer, although 4R had the lowest incidence of TPT-related AE of all types and of hepatotoxicity.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».