The effectiveness of isoniazid preventive treatment among contacts of multidrug-resistant tuberculosis: a systematic review and individual-participant meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Recent empirical research suggests that isoniazid may lead to a risk reduction of incident tuberculosis (TB) among close TB contacts of someone with multidrug-resistant TB (MDR-TB). OBJECTIVES: To evaluate the association between isoniazid TB preventive treatment (TPT), compared to no treatment, upon incident TB in household contacts of MDR-TB cases using a large global consortium of TB contact tracing studies. METHODS: We conducted a systematic review and individual-participant meta-analysis among observational studies of household contact tracing studies. Participants were included if they were exposed to someone with MDR-TB and were given either 6 months of isoniazid TPT or no TPT. Our primary outcome was incident TB in contacts exposed to TB. We derived adjusted hazard ratios (aHRs) using mixed-effects, multivariable survival regression models with study-level random effects. The effectiveness of isoniazid TPT against incident TB was estimated through propensity score matching. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We included participant-level data from 6668 contacts exposed to MDR-TB from 17 countries. The effectiveness of isoniazid TPT against incident TB in contacts of MDR-TB was 57% (aHR, 0.43 [95% CI, 0.26-0.71]) and did not appreciably change with adjustment for additional potential confounders. The reduction in incident TB was marginally greater among child (<20 years old) contacts (aHR, 0.51 [95% CI, 0.28-0.92) compared to adult contacts (aHR, 0.69 [95% CI, 0.22-2.20]). The reduction in incidence was 73% (aHR, 0.27 [95% CI, 0.11-0.70]) in the first year of follow-up; effectiveness dropped to 60% (aHR, 0.40 [95% CI, 0.15-1.06]) from 12 to 23 months of follow-up and was nonsignificant after 2 years (28% effectiveness; aHR, 0.72 [95% CI, 0.33-1.54]). CONCLUSIONS: Among >6500 contacts of MDR-TB, isoniazid TPT was highly effective in preventing incident TB. The reduction was greatest in high-burden countries and waned after 2 years of follow-up.
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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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».