Demographic risk factors of pulmonary colonization by non-tuberculous mycobacteria.
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: British Columbia (BC), Canada. OBJECTIVE: To determine the risk factors for pulmonary colonization by non-tuberculous mycobacteria (NTM). DESIGN: Retrospective study of subjects colonized by NTM from 1990 to 2006. Subjects without mycobacterial disease and with at least three negative cultures served as controls. RESULTS: Mycobacterium avium complex (MAC) species were the most common NTM. Risk factors of colonization included age > or = 60 years (aOR 2.3), female sex (aOR 1.2), residency in Canada for at least 10 years (aOR 3.8), Canadian-born aboriginal (aOR 1.8), and Canadian-born non-aboriginal (aOR 1.4). Predictors of MAC colonization included White race (aOR 1.6) and residency in Canada for at least 10 years, which was the strongest predictor (aOR 6.7). Aboriginal origin was associated with non-MAC colonization (aOR 1.8), and Canadian-born people from the East/South-East Asian ethnic groups were protected from MAC colonization (aOR 0.2), all aOR P < 0.05. CONCLUSION: Older age, female sex, having been born in Canada, long residency in BC and White race predict pulmonary NTM colonization, while Aboriginal origin predicts non-MAC colonization. Further research is needed to identify environmental NTM sources in BC and to determine their relation to colonization and disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».