Association between diabetes mellitus and multi-drug-resistant tuberculosis: a protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Multi-drug-resistant tuberculosis (MDR-TB) has emerged as a challenge to global tuberculosis (TB) control and remains a major public health concern in many countries. Diabetes mellitus (DM) is an increasingly recognized comorbidity that can both accelerate TB disease and complicate its treatment. The aim of this study is to summarize available evidence on the association of DM and MDR-TB among TB patients and to provide a pooled estimate of risks. Methods All studies published in English before October 2016 will be searched using comprehensive search strings through PubMed, EMBASE, Web of Science, and WHO Global Health Library databases which have reported the association of DM and MDR-TB in adults with TB (ageâ >â =15). Two authors will independently collect detailed information using structured data abstraction form. The quality of studies will be checked using Newcastle-Ottawa Scale for cohort and case-control studies and the Agency for Healthcare Research and Quality tool for cross-sectional studies. Heterogeneity between included studies will be assessed using the I2 statistic. We will check potential publication bias by visual inspection of the funnel plot and Eggerâ s regression test statistic. We will use the random effects model to compute a pooled estimate. Discussion Increases in the burden of non-communicable diseases and aging populations are changing the importance of different risk factors for TB, and the profile of comorbidities and clinical challenges for people with TB. Although classic risk factors and comorbidities such as overcrowding, under-nutrition, silicosis, and HIV infection are crucial to address, chronic conditions like diabetes are important factors that impair host defenses against TB. Thus, undertaking integrated multifaceted approach is remarkably necessary for reducing the burden of DM and successful TB treatment outcome. Systematic review registration PROSPERO CRD42016045692 .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,069 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,005 |
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 ».