Drug-Resistant TB, HIV and COVID-19 Co-Infection: Case Reviews from Kwa-Zulu Natal, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease (COVID-19) potentially exacerbates drug-resistant tuberculosis (DR-TB). We describe the clinical presentation and outcomes of three patients with human immunodeficiency virus (HIV), DR-TB and COVID-19. Case One: A virologically suppressed 31-year-old man on antiretroviral therapy (ART) and multidrug-resistant (MDR)-TB treatment presented with mild COVID-19 and was hospitalised for 10 days of clinical monitoring, despite being clinically stable with normal baseline inflammatory markers. Severe acute respiratory syndrome coronavirus polymerase chain reaction (SARS-CoV-2 PCR) positivity persisted at Day 28. Case Two: A virologically suppressed 37-year-old woman on ART and MDR-TB treatment presented with moderate COVID-19. Baseline inflammatory markers were raised, and dexamethasone and azithromycin were initiated with good clinical improvement. SARS-CoV-2 PCR positivity persisted at Day 28. Case Three: A viraemic 24-year-old woman on second-line ART and MDR-TB treatment, presented with mild COVID-19 disease, normal oxygenation and normal inflammatory markers, and remained clinically stable with negative SARS-CoV-2 PCR at Days 14 and 28. Conclusion: Screening for SARS-CoV-2 infection is advised for DR-TB patients with new or worsening respiratory symptoms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».