Rifampicin-resistant Tuberculosis and Associated Factors Among Pulmonary Tuberculosis Patients in Mahakali Provincial Hospital, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The study aims at assessing the prevalence of RR-TB and identify associated factors among pulmonary TB patients using GeneXpert MTB/RIF assay data from January to December 2023. Tuberculosis (TB) continues to pose a significant global health threat, with rifampicin-resistant (RR) strains presenting a formidable challenge to disease control efforts. This study based the retrospective cross-sectional study conducted at Mahakali Provincial Hospital in Nepal. Out of 2587 presumptive TB cases, 11.8% were confirmed positive for TB, with males constituting a significantly higher proportion (66.1%) than females (33.9%). Among TB-positive cases, 3% showed resistance to rifampicin, predominantly affecting males (77.8%). Age group analysis revealed higher TB detection rates in the 46-60 years group, while rifampin -resistance tuberculosis (RR-TB) cases were more evenly distributed across age groups without statistical significance. Ethnicity and residential locality did not show significant associations with RR-TB. Multivariate logistic regression highlighted gender as RR-TB and associated factors among pulmonary tuberculosis patients in a Mahakali Provincial Hospital, Nepal. Rifampicin-resistant TB (RR-TB) remains a significant challenge at Mahakali Provincial Hospital, with a 3% prevalence, predominantly affecting males. Gender is a key factor in RR-TB prevalence. To manage and reduce RR-TB effectively, it is necessary to implement targeted interventions for high-risk groups, particularly males, and to enhance diagnostic capabilities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».