The Scope and Impact of Treatment of Latent Tuberculosis Infection in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The scope of treatment of latent tuberculosis infection (LTBI) in the United States and Canada is unknown. Identifying the types of clinics that administer such treatment and patients who receive it could guide resource utilization and improve treatment initiation and completion. OBJECTIVES: Estimate the number of persons started on LTBI treatment; describe the types of clinics that treat LTBI. METHODS: The Tuberculosis Epidemiologic Studies Consortium, consisting of 19 United States and 2 Canadian sites, conducted a survey among clinics that initiated LTBI treatment for>or=10 patients in 2002. RESULTS: Study catchment areas from the 19 United States sites represented 8.6% of the United States population and 12.7% of all tuberculosis cases in 2000. An estimated 37,857 patients started LTBI treatment during 2002 at 244 clinics surveyed. Of these treatment starts, 29,970 (79%) occurred at general public health clinics; immigrant/refugee clinics (2,409; 6.4%) and correctional/detention facilities (2,325; 6.1%) were the next most common sites. Based on these data, United States tuberculosis case rates, and United States population data, the estimated total number of LTBI treatment starts in the United States was 291,000-433,000. When the 37,145 persons who initiated LTBI treatment in the United States were extrapolated to the entire United States population, with a 5% lifetime risk of tuberculosis without treatment, and 20-60% treatment effectiveness, approximately 4,000-11,000 tuberculosis cases were prevented in the United States. CONCLUSIONS: LTBI treatment is initiated among a substantial number of persons in the United States and Canada, primarily in the public sector. Treatment of LTBI can significantly decrease the tuberculosis burden.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».