Effect of the COVID-19 pandemic on drug-resistant tuberculosis treatment outcomes at a national referral hospital in Sierra Leone, 2017 to 2022: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sierra Leone is one of the 30 high TB burden countries, with an incidence rate in 2023 of 286 per 100,000 population. Despite progress in case notification and treatment coverage, around 5,000 cases of TB in Sierra Leone are missing each year. Challenges with notification of drug-susceptible TB can result in drug-resistant TB. The COVID-19 pandemic has further compounded these challenges, resulting in increased drug-resistant TB cases and poor treatment outcomes. This study highlights the effect of COVID-19 on drug-resistant TB treatment outcomes. Methods We conducted a cross-sectional retrospective analysis of newly identified drug-resistant TB cases in Sierra Leone using data from the national drug-resistant TB database from January 2017 to December 2022, pre-COVID-19, during COVID-19, and post-COVID-19. Data was analysed using STATA. Descriptive analysis was used to summarise the demographic and clinical characteristics and treatment outcomes of drug-resitant TB cases. We used logistic regression to examine the association between time-period and treatment outcomes, after adjusting for age, gender, nutritional status, HIV status and treatment regimens. A p-value of <0.05 was considered statistically significant at 95% confidence level. Results Of the 701 drug-resistant TB patients, 383 (54.6%) were registered in the pre-COVID-19 period, 228 (32.5%) during COVID-19, and 92 (12.8%) in the post-COVID-19 period. Pre-treatment TB cases reduced from 359 (92.5%) in the pre-COVID-19 period to 80 (30.9%) in the COVID-19 period. New treatment cases increased from 29 (7.5%) to 159 (61.4%) during COVID-19. The proportion of drug-resistant TB that completed treatment decreased from 74.7% in the pre-COVID-19 period to 63.3% during COVID-19 and 68.5% post-COVID-19. There were more cases of successful treatment outcomes in the pre-COVID-19 period (74.7%) than in the COVID-19 period (63.3%). Compared with the pre-COVID-19 period, the odds of a successful outcome were 42% less than in the COVID-19 period (OR 0.58, 95% CI 0.42 to 0.82). Conclusion We reported a decline in the proportion of drug-resistant TB cases with successful treatment outcomes during COVID-19 and a rapid recovery in the post-COVID-19 period, emphasising the need for robust mitigation strategies for drug-resistant TB management during public health emergencies.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».