生存分析を使用して、ケニアの新規および撤退結核患者の治療中断の危険因子を特定する

結核（TB）治療の成功率が高いにもかかわらず、治療順守はケニアの結核制御の主要な障害の1つです。私たちの目的は、TB治療の中断までの時間と郡による治療中断のリスクの地理的分布に関連する患者関連の要因を特定することでした。2013年から2014年の間に、ケニアの国家事例ベースの電子データ記録システムであるTibuに登録された新規および撤退患者のデータが取得されました。Kaplan-Meier曲線とログランクテストを使用して、アドヒアランスパターンを評価しました。混合効果コックス比例ハザードモデリングは、多変量解析に使用されました。90,170人の患者からの記録が研究に含まれていました。治療中断の累積発生率は、新しい患者で4.5％、撤退患者で8.5％でした。治療中断のリスクは、治療の集中段階で最も高かった。以前にフォローアップに失われたことは、治療中断の最大の独立した危険因子（HR：4.79 [3.99、5.75]）であり、その後、ARTではなくHIV陽性（HR：1.96 [1.70、2.26]）および結核の再発（HR：1.70 [1.44、2.00]）が続きました。男性および低体重の患者は、治療中断のリスクが高かった（HR：1.46 [1.35、1.58]; 1.11 [1.03、1.20]）。ケニアの中央部の郡では、治療の中断率が高いことが観察されましたが、北東部の郡は治療中断のリスクが最も低かった。治療の遵守を改善するには、治療中断の危険因子のより良い理解が必要です。介入は、集中的な段階で患者に焦点を当てる必要があります。以前にフォローアップに失われた患者、および公共および民間施設の間で統合された結核とHIVサービスの促進が必要です。

Despite high tuberculosis (TB) treatment success rate, treatment adherence is one of the major obstacles to tuberculosis control in Kenya. Our objective was to identify patient-related factors that were associated with time to TB treatment interruption and the geographic distribution of the risk of treatment interruption by county. Data of new and retreatment patients registered in TIBU, a Kenyan national case-based electronic data recording system, between 2013 and 2014 was obtained. Kaplan-Meier curves and log rank tests were used to assess the adherence patterns. Mixed-effects Cox proportional hazards modeling was used for multivariate analysis. Records from 90,170 patients were included in the study. The cumulative incidence of treatment interruption was 4.5% for new patients, and 8.5% for retreatment patients. The risk of treatment interruption was highest during the intensive phase of treatment. Having previously been lost to follow-up was the greatest independent risk factor for treatment interruption (HR: 4.79 [3.99, 5.75]), followed by being HIV-positive not on ART (HR: 1.96 [1.70, 2.26]) and TB relapse (HR: 1.70 [1.44, 2.00]). Male and underweight patients had high risks of treatment interruption (HR: 1.46 [1.35, 1.58]; 1.11 [1.03, 1.20], respectively). High rates of treatment interruption were observed in counties in the central part of Kenya while counties in the northeast had the lowest risk of treatment interruption. A better understanding of treatment interruption risk factors is necessary to improve adherence to treatment. Interventions should focus on patients during the intensive phase, patients who have previously been lost to follow-up, and promotion of integrated TB and HIV services among public and private facilities.