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Enregistrement W4390711816 · doi:10.2196/53948

The Impact of Optimal Glycemic Control on Tuberculosis Treatment Outcomes in Patients With Diabetes Mellitus: Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4390711816 sur OpenAlexvenueno aff
Li Zhao, Feng Gao, Chunlan Zheng, Xue‐Zhi Sun

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicMeta-analysisDiabetes mellitusIntensive care medicineTuberculosisGlycemic indexMEDLINESystematic reviewType 2 Diabetes MellitusInternal medicineEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) increases the risk of developing tuberculosis (TB), and optimal glycemic control has been shown to reduce the risk of complications and improve the TB treatment outcomes in patients with DM. OBJECTIVE: This study aims to investigate the role of glycemic control in improving TB treatment outcomes among patients with DM. METHODS: MEDLINE, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials databases were searched for randomized controlled trials (RCTs) assessing the impact of oral glycemic control in patients with TB who have DM. Outcomes of interest were radiological findings, treatment success, sputum positivity, and mortality. Evaluations were reported as risk ratios (RRs) with 95% CIs using weighted random-effects models. RESULTS: The analysis included 6919 patients from 7 observational studies. Our meta-analysis showed significant differences between patients with optimal glycemic control and those with poor glycemic control with regard to improved treatment outcomes (RR 1.13, 95% CI 1.02-1.25; P=.02; I²=65%), reduced sputum positivity (RR 0.23, 95% CI 0.09-0.61; P=.003; I²=66%), and fewer cavitary lesions (RR 0.59, 95% CI 0.51-0.68; P<.001; I²=0%) in radiological findings. There was no significant difference between the 2 groups in terms of mortality (RR 0.57, 95% CI 0.22-1.49; P=.25; I²=0%), multilobar involvement (RR 0.57, 95% CI 0.22-1.49; P=.25; I²=0%) on radiologic examination, and upper lobe (RR 0.94, 95% CI 0.76-1.17; P=.58; I²=0%) and lower lobe (RR 1.05, 95% CI 0.48-2.30; P=.91; I²=75%) involvement on radiologic examination. CONCLUSIONS: We concluded that optimal glycemic control is crucial for reducing susceptibility, minimizing complications, and improving treatment outcomes in patients with TB with DM. Emphasizing effective health management and health care strategies are essential in achieving this control. Integrating comprehensive care among patients with TB with DM will enhance patient outcomes and alleviate the burden of disease in this population. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42023427362; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=427362.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,038
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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