Assesing Conversion Rate, Treatment Success and Mortality of Drug Induce Liver Injury from First Line Antituberculosis Regiment: A Systematic Review and Meta -Analysis
Notice bibliographique
Résumé
<ns5:p> The prevalence of Drug Induce Liver Injury (DILI) in Tuberculosis (TB) patients is a critical concern, as it complicates the treatment regimen. The hepatotoxicity of first-line anti-TB drugs such as isoniazid and rifampicin can lead to significant liver damage, which in turn affects the metabolism of these medications, potentially resulting in treatment failure or increased mortality. Given the limited certainty surrounding the clinical outcomes of tuberculosis-associated drug-induced liver injury (TB-DILI), an in-depth evaluation of existing evidence is essential. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the clinical outcomes in patients with TB-DILI. Comprehensive searches were conducted across the Scopus, Embase, and PubMed databases, adhering to inclusion criteria derived from the PICOS framework. Keywords related to "drug-induced liver injury" and "tuberculosis," as well as their synonyms, were employed in the search. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was utilized to assess the risk of bias in observational studies. Data were independently extracted, and the quality of the included studies was evaluated. Relative risk (RR) and tests for heterogeneity were conducted, and results were visualized through RR estimates and forest plots. A total of five studies, encompassing 5,798 patients, were ultimately included in the analysis. This study indicates that TB DILI has no significant risk on 2 months conversion compared to TB Non – DILI patients with RR: 1.03; 95%CI: 0.97–1.03, <ns5:italic>p</ns5:italic> <0.31. However, treatment success (RR: 1.11; 95%CI: 1.05–1.18, <ns5:italic>p</ns5:italic> <0.0004) and mortality risk (RR: 2.62; 95%CI: 1.14–6.03, <ns5:italic>p</ns5:italic> <0.02) were significant in TB Non – DILI patients. </ns5:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».