Tuberculosis in Greenland — current situation and future challenges
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the tuberculosis (TB) epidemiology in Greenland in 1998-2002 and to identify possible obstacles for reducing the TB incidence. STUDY DESIGN/METHODS: TB notification data were collected from the annual reports of the Chief Medical Officer, and culture verification data were collected from the International Reference Laboratory of Mycobacteriology at Statens Serum Institut, Denmark. RESULTS: The TB incidence in Greenland reached a peak of 185/100,000 in 2001. In 1999-2001, the majority of cases were related to an outbreak in the Southern districts. In 1998-2002, 0.5% drug-resistance was found among patients living in Greenland in contrast to 13.1% drug-resistance found previously among Inuit patients in Denmark. In 1998-2001, microscopy positive cases made up 65% of all culture confirmed cases and DNA subtyping demonstrated the emergence of Mycobacterium tuberculosis strains that were previously infrequently found. CONCLUSION: It is important to eliminate factors that fuel the epidemic and to improve general living conditions in Greenland. Treatment seems effective as limited drug-resistance is detected. TB reduction will therefore depend on early detection of active disease and thorough contact tracing. Greenland will face a pool of persons latently infected some of whom will progress to active disease. Sufficient resources need to be allocated for TB control in the years to come.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».