Use of geographic and genotyping tools to characterise tuberculosis transmission in Montreal.
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: In Canada, tuberculosis (TB) is increasingly an urban health problem. Montreal is Canada's second-largest city and the second most frequent destination for new immigrants and refugees. OBJECTIVES: To detect spatial aggregation of cases, areas of excess incidence and local 'hot spots' of transmission in Montreal. DESIGN: We used residential addresses to geocode active TB cases reported on the Island of Montreal in 1996-2000. After a hot spot analysis suggested two areas of overconcentration, we conducted a spatial scan, with census tracts (population 2500-8000) as the primary unit of analysis and stratification by birthplace. We linked these analyses with genotyping of all available Mycobacterium tuberculosis isolates, using IS6110-RFLP and spoligotyping. RESULTS: We identified four areas of excess incidence among the foreign-born (incidence rate ratios 1.3-4.1, relative to the entire Island) and one such area among the Canadian-born (incidence rate ratio 2.3). There was partial overlap with the two hot spots. Genotyping indicated ongoing transmission among the foreign-born within the largest high-incidence zone. While this zone overlapped the area of high incidence among Canadian-born, genotyping largely excluded transmission between the two groups. CONCLUSIONS: In a city with low overall incidence, spatial and molecular analyses highlighted ongoing local transmission.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».