Mortality in a large tuberculosis treatment trial: modifiable and non-modifiable risk factors.
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: North America. OBJECTIVES: Tuberculosis (TB) patients in North America often have characteristics that may increase overall mortality. Identifying modifiable risk factors would allow for improvements in outcome. DESIGN: We evaluated mortality in a large TB treatment trial conducted in the United States and Canada. Persons with culture-positive pulmonary TB were enrolled after 2 months of treatment, treated for 4 more months under direct observation, and followed for 2 years (total observation: 28 months). Cause of death was determined by death certificate, autopsy, and/or clinical observation. RESULTS: Of 1075 participants, 71 (6.6%) died: 15/71 (21.1%) HIV-infected persons, and 56/1004 (5.6%) non-HIV-infected persons (P < 0.001). Only one death was attributed to TB. Cox multivariate regression analysis identified four independent risk factors for death after controlling for age: malignancy (hazard ratio [HR] 5.28, P < 0.0001), HIV (HR 3.89, P < 0.0001), daily alcohol (HR 2.94, P < 0.0001), and being unemployed (HR 1.99, P = 0.01). The risk of death increased with the number of independent risk factors present (P < 0.0001). Extent of disease and treatment failure/relapse were not associated with an increased risk of death. CONCLUSIONS: Death due to TB was rare. Interventions to treat malignancy, HIV, and alcohol use in TB patients are needed to reduce mortality in this patient population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».