Nouveau traitement oral de six mois contre la tuberculose pré-ultrarésistante aux médicaments au Canada : les nouvelles options de traitement présentent de nouveaux défis de mise en œuvre
Bibliographic record
Abstract
1,2 , James Johnston 1,2 Résumé La tuberculose résistante aux médicaments est un problème de santé mondial majeur, en partie parce qu'il y existe moins de traitements efficaces et que ces traitements sont prolongés et plus toxiques.Les données probantes pour des traitements plus efficaces, plus courts et normalisés évoluent rapidement.Nous signalons ici le premier cas de tuberculose pulmonaire pré-ultrarésistante aux médicaments traité au moyen d'un nouveau traitement de bédaquiline, de préomanide et de linézolide (BPaL) par voie orale d'une durée de six mois au Canada.Les données d'essais cliniques récents à l'appui de la thérapie BPaL sont présentées dans le contexte des lignes directrices cliniques actuelles et en évolution.Dans le présent article, nous mettons en évidence les défis importants liés à la mise en œuvre et formulons des recommandations sur ce qu'il faut faire pour assurer une utilisation sécuritaire du BPaL dans le cadre des programmes au Canada.Les recommandations clés comprennent la création d'une infrastructure pour l'accès en temps opportun à de nouveaux tests de sensibilité aux médicaments antituberculeux, la simplification de l'accès aux nouveaux médicaments antituberculeux et l'utilisation prudente de ces médicaments, en collaboration avec des équipes de soins possédant une expertise en gestion de la tuberculose résistante aux médicaments.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".