Factors influencing drug-susceptible tuberculosis treatment outcomes in Romania and Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) remains one of the most globally impactful infectious diseases, with a recorded mortality of 1.6 million in 2022. In Romania and Ukraine, two high burden countries in the context of the WHO European region, treatment is geared towards cure; however, this path is paved with significant challenges, from morbidity to loss to follow-up. METHODS: A retrospective study was performed for drug-susceptible TB patients hospitalised in three TB expertise centres in Romania and Ukraine using routinely collected data. Univariable and multivariable logistic regression analyses were used to assess predictors of three treatment outcomes: unfavourable outcomes, loss to follow-up, and death. RESULTS: A total of 838 patients diagnosed with drug-susceptible TB were included. Median hospitalisation was 39 days (IQR 25-67), and treatment duration was 7 months (IQR 6-8). Predictive variables differed by outcome. For unfavourable outcomes, the multivariable model included age > 65 years, chronic kidney disease, at least one cavity on chest X-ray, underweight status, and persistently abnormal laboratory parameters despite intervention. Independent predictors of loss to follow-up were alcohol use, COPD, TB infection within two years prior to admission, obesity, slow treatment response, and sputum microscopy ≥2 + . Predictors of death included age > 65 years, male sex, cirrhosis, chronic kidney disease, underweight status, persistently abnormal laboratory parameters, and slow treatment response. CONCLUSION: Contextualising factors influencing drug-susceptible TB treatment outcomes in different settings can support the development of tailored interventions that enable early identification of patients at higher risk, thereby avoiding unnecessary treatment effects.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».