Characteristics of and treatment outcomes in rifampicin-intolerant patients
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY BACKGROUND Rifampicin (RIF) is considered the backbone of TB treatment, but adverse effects often limit its use. METHODS This retrospective cohort study examined patients treated for TB disease at our institution, and compared those who received RIF to those who were intolerant to RIF. RESULTS A total of 829 patients were included. Seventy-six patients (9%) were intolerant to RIF. Patients with RIF intolerance were significantly older (median age: 67 years, IQR 50–78 vs. 48 years, IQR 31–70; P < 0.0001), and were more likely to be female (57% vs. 41%; P = 0.01) and have concurrent diabetes mellitus (37.3% vs. 19%; P < 0.0001) compared to those who tolerated RIF. RIF intolerance was most commonly due to transaminitis (25%), cytopenia (14.5%), rash (17.1%) and gastro-intestinal intolerance (7.8%). Twenty patients were subsequently challenged with rifabutin, and this was successful in 70%. The mean treatment duration was significantly longer in patients who were intolerant to RIF (335 vs. 270 days; P < 0.001). There was no significant difference in treatment outcomes. CONCLUSION RIF intolerance is more common in older patients, females, and those with concurrent diabetes mellitus. Patients who could not tolerate RIF had a longer duration of therapy, but no difference in treatment outcomes. When attempted, rifabutin was well tolerated in most patients with a previous RIF-related adverse event.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».