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PREDICTORS OF TUBERCULOSIS TREATMENT OUTCOMES
Alternative title
Preditores dos desfechos do tratamento da tuberculoseAuthor
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em Micobacterioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Gama Filho University. Professional Master’s Program in Health Education. Rio de Janeiro, RJ, Brazil / McGill University. Montreal, Canada.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em Micobacterioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Referência Professor Hélio Fraga. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em Micobacterioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Gama Filho University. Professional Master’s Program in Health Education. Rio de Janeiro, RJ, Brazil / McGill University. Montreal, Canada.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em Micobacterioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Referência Professor Hélio Fraga. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em Micobacterioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Abstract in Portuguese
Objetivo: Analisar os desfechos do tratamento da tuberculose e seus preditores. Métodos: Estudo longitudinal
de coorte de pacientes com tuberculose tratados entre 2004 e 2006 no Instituto de Pesquisa Evandro Chagas, na cidade do Rio de Janeiro. As razões de risco ajustadas (RRa) dos preditores foram estimadas. Resultados: Foram incluídos 311 pacientes. As taxas de cura, de abandono, de mortalidade e de falha terapêutica foram, respectivamente, 72%, 19%, 6% e 2%. A troca de regime terapêutico por eventos adversos foi necessária em 8%. O alcoolismo (RRa, 0,30), uso do regime estreptomicina+etambutol+ofloxacina (SEO; RRa, 0,32), infecção por HIV sem tratamento antirretroviral (TARV; RRa, 0,36) e o uso do regime rifampicina+isoniazida+pirazinamida+etambutol (RRa, 0,58) reduziram a probabilidade de cura. A faixa etária mais jovem (RRa, 3,84) e o alcoolismo (RRa, 1,76) aumentaram a probabilidade do abandono. Não foi possível determinar as RRa para os demais desfechos devido a suas baixas prevalências. Entretanto, medidas do risco relativo (RR) identificaram os seguintes potenciais preditores do óbito: uso de esquema SEO (RR, 11,43), infecção pelo HIV sem TARV (RR, 9,64), forma clínica disseminada (RR, 9,09), ausência de confirmação bacteriológica (RR, 4,00), diabetes mellitus (RR, 3,94) e comportamento homo/bissexual (RR, 2,97). A baixa renda (RR, 11,70) foi potencial preditor para falha terapêutica, ao passo que infecção pelo HIV com uso de TARV (RR, 2,46) e forma clínica disseminada (RR, 3,57) foram potenciais preditores para troca do esquema por evento adverso. Conclusões: O esquema SEO deve ser utilizado transitoriamente quando possível. Os dados confirmam a importância de TARV e sugerem a necessidade de seu início precoce.
Abstract
Objective: To analyze tuberculosis treatment outcomes and their predictors. Methods: This was a retrospective
longitudinal cohort study involving tuberculosis patients treated between 2004 and 2006 at the Instituto de
Pesquisa Evandro Chagas, in the city of Rio de Janeiro. We estimated adjusted risk ratios (ARRs) for the predictors of treatment outcomes. Results: Among 311 patients evaluated, the rates of cure, treatment abandonment, treatment failure, and mortality were 72%, 19%, 2%, and 6%, respectively. Changes in the treatment regimen due to adverse events occurred in 8%. The factors found to reduce the probability of cure were alcoholism (ARR, 0.30), use of the streptomycin+ethambutol+ofloxacin (SEO) regimen (ARR, 0.32), HIV infection without the use of antiretroviral therapy (ART; ARR, 0.36), and use of the rifampin+isoniazid+pyrazinamide+ethamb utol regimen (ARR, 0.58). Being younger and being alcoholic both increased the probability of abandonment (ARR, 3.84 and 1.76, respectively). It was impossible to determine the ARR for the remaining outcomes due to their low prevalence. However, using the relative risk (RR), we identified the following potential predictors of mortality: use of the SEO regimen (RR, 11.43); HIV infection without ART (RR, 9.64); disseminated tuberculosis (RR, 9.09); lack of bacteriological confirmation (RR, 4.00); diabetes mellitus (RR, 3.94); and homosexual/bisexual behavior (RR, 2.97). Low income was a potential predictor of treatment failure (RR, 11.70), whereas disseminated tuberculosis and HIV infection with ART were potential predictors of changes in the regimen due to adverse events (RR, 3.57 and 2.46, respectively). Conclusions: The SEO regimen should not be used for extended periods. The data confirm the importance of ART and suggest the need to use it early.
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