Conventional and molecular epidemiology of Tuberculosis in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To describe the demographic and geographic distribution of tuberculosis (TB) in Manitoba, thus determining risk factors associated with clustering and higher incidence rates in distinct subpopulations. METHODS: Data from the Manitoba TB Registry was compiled to generate a database on 855 patients with tuberculosis and their contacts from 1992-1999. Recovered isolates of M. tuberculosis were typed by IS6110 restriction fragment length polymorphisms. Bivariate and multivariate logistic regression models were used to identify risk factors involved in clustering. RESULTS: A trend to clustering was observed among the Canadian-born treaty Aboriginal subgroup in contrast to the foreign-born. The dominant type, designated fingerprint type 1, accounts for 25.8% of total cases and 75.3% of treaty Aboriginal cases. Among type 1 patients residing in urban areas, 98.9% lived in Winnipeg. In rural areas, 92.8% lived on Aboriginal reserves. Statistical models revealed that significant risk factors for acquiring clustered tuberculosis are gender, age, ethnic origin and residence. Those at increased risk are: males (p < 0.05); those under age 65 (p < 0.01 for each age subgroup); treaty Aboriginals (p < 0.001), and those living on reserve land (p < 0.001). CONCLUSION: Molecular typing of isolates in conjunction with contact tracing data supports the notion of the largest ongoing transmission of a single strain of TB within the treaty-status population of Canada recorded to date. This data demonstrates the necessity of continued surveillance of countries with low prevalence of the disease in order to determine and target high-risk populations for concentrated prevention and control measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».