Isoniazid resistance pattern among pulmonary tuberculosis patients in Bangladesh: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In high tuberculosis (TB) burden countries such as Bangladesh, research and policy tend to focus on rifampicin (RIF)-resistant TB patients, leaving RIF-sensitive but isoniazid (INH)-resistant (Hr-TB) patients undiagnosed. Our study aims to determine the prevalence of INH resistance among pulmonary TB patients in selected health care facilities in Bangladesh. METHODS: This study was conducted across nine TB Screening and Treatment Centres situated in Bangladesh. Sputum samples from 1084 Xpert-positive pulmonary TB patients were collected between April 2021 and December 2022 and cultured for drug susceptibility testing. Demographic and clinical characteristics of Hr-TB and drug-susceptible TB patients were compared. RESULTS: Among available drug susceptibility testing results of 998 culture-positive isolates, the resistance rate of any INH regardless of RIF susceptibility was 6.4% (64/998, 95% CI: 4.9-8.2). The rate was significantly higher in previously treated (21.1%, 16/76, 95% CI: 12.0-34.2) compared with newly diagnosed TB patients (5.2%, 48/922, 95% CI: 3.8-6.9) (p < 0.001). The rate of Hr-TB was 4.5% (45/998, 95% CI: 3.3-6.0), which was also higher among previously treated patients (6.6%, 5/76, 95% CI: 1.4-13.5) compared with newly diagnosed TB patients (4.3%; 40/922, 95% CI: 3.1-5.9) (p 0.350). Most importantly, the rate of Hr-TB was more than double compared with MDR-TB (4.5%, 45/998, vs. 1.9%, 19/998) found in the current study. DISCUSSION: This study reveals a high prevalence of Hr-TB, surpassing even that of the multi-drug-resistant TB in Bangladesh. This emphasizes the urgent need to adopt WHO-recommended molecular tools at the national level for rapid detection of INH resistance so that patients receive timely and appropriate 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».