Preventing tuberculosis in the foreign-born population of Canada: a mathematical modelling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Foreign-born persons in Canada contribute 67% of all tuberculosis (TB) cases annually, but represent only 21% of the total population. Molecular epidemiological studies suggest that most foreign-born TB cases result from the reactivation of latent tuberculous infection (LTBI) acquired before immigration. OBJECTIVE: To estimate the effect on incidence of a prevention strategy that would screen selected immigrants at arrival for LTBI and offer preventive treatment to those who test positive. DESIGN: A deterministic model was developed to quantify the incidence of active TB in immigrants to Canada and validated with national immigration and TB case data. RESULTS: Model simulations suggested that it would be optimal to screen and treat LTBI in new immigrants from countries of birth with an estimated TB incidence rate in excess of 50 per 100 000 person-years. If this strategy had been implemented in 1986, the national TB incidence rate would have fallen by 18.5%, from 5.4 to 4.4 cases per 100 000 population by 2002. CONCLUSION: This study suggests that screening and treating LTBI in foreign-born persons from high TB incidence countries is the most effective strategy in terms of total persons screened and treated and percentage reduction in national incidence.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».