Identifying patients with multidrug-resistant tuberculosis who may benefit from shorter durations of treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studying treatment duration for rifampicin-resistant and multidrug-resistant tuberculosis (MDR/RR-TB) using observational data is methodologically challenging. We aim to present a hypothesis generating approach to identify factors associated with shorter duration of treatment. STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted an individual patient data meta-analysis among MDR/RR-TB patients restricted to only those with successful treatment outcomes. Using multivariable linear regression, we estimated associations and their 95% confidence intervals (CI) between the outcome of individual deviation in treatment duration (in months) from the mean duration of their treatment site and patient characteristics, drug resistance, and treatments used. RESULTS: Overall, 6702 patients with successful treatment outcomes from 84 treatment sites were included. We found that factors commonly associated with poor treatment outcomes were also associated with longer treatment durations, relative to the site mean duration. Use of bedaquiline was associated with a 0.51 (95% CI: 0.15, 0.87) month decrease in duration of treatment, which was consistent across subgroups, while MDR/RR-TB with fluoroquinolone resistance was associated with 0.78 (95% CI: 0.36, 1.21) months increase. CONCLUSION: We describe a method to assess associations between clinical factors and treatment duration in observational studies of MDR/RR-TB patients, that may help identify patients who can benefit from shorter treatment.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».