Long term follow-up of drug resistant and drug susceptible tuberculosis contacts in a Low incidence setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies examining the transmission of multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) strains have yielded conflicting results. METHODS: We examined transmission of MDR-TB strains using contact tracing data from a low incidence setting. Contacts of MDR-TB cases diagnosed in British Columbia, Canada, from 1990-2008 were identified through a provincial tuberculosis (TB) registry. Tuberculin skin test (TST) results and TB disease incident rates were determined for contacts. For comparison, TB disease incident rates and TST results were measured in close contacts of isoniazid mono-resistant (HMR-TB) and drug susceptible TB (DS-TB) cases. RESULTS: Of 89 identified close contacts of MDR-TB patients, 5 patients (6%) developed TB disease and 42 (47%) were TST positive. The incidence rate of TB disease (3%, p = 0.31) and TST positivity (49%, p = 0.82) were similar in contacts of HMR-TB cases. Compared with MDR-TB contacts, DS-TB contacts had lower incidence rate of TB disease (2%, p = 0.04) and TST positivity (32%, p < 0.01). All MDR-TB contacts with culture positive TB diagnosed in follow-up were drug-susceptible; three of six HMR-TB contacts with culture positive TB were HMR-TB. Multivariate analysis demonstrated that contact with MDR-TB (adjusted OR 1.72; 95%CI 1.05-2.81) and HMR-TB (adjusted OR 1.99; 95%CI 1.48-2.67) was associated with TST positivity. In addition, adult age, male gender, BCG positivity, source case sputum smear positivity, foreign birth and fewer contacts per source case were significantly associated with TST positivity in the multivariate model. CONCLUSION: Contacts of MDR-TB and HMR-TB patients in a low incidence setting show high rates of TST positivity and TB disease but low rates of drug resistance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».