Forecast analysis of the incidence of tuberculosis in the province of Quebec
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the overall population prevalence of tuberculosis in Quebec has been declining for many years, tuberculosis is still disproportionately more prevalent among the immigrant and Inuit communities. As such, the aim of this study was to forecast the incidence of tuberculosis in the Province of Quebec over time in order to examine the possible impact of future preventative and treatment programs geared to reducing such disparities. METHODS: A compartmental differential equation based on a Susceptible Exposed Latent Infectious Recovered (SELIR) model was simulated using the Euler method using Visual Basic for Applications in Excel. Demographic parameters were obtained from census data for the Province of Quebec and the model was fitted to past epidemiological data to extrapolate future values over the period 2015 to 2030. RESULTS: The trend of declining tuberculosis rates will continue in the general population, falling by 42% by 2030. The incidence among immigrants will decrease but never vanish, and may increase in the future. Among the Inuit, the incidence is expected to increase, reaching a maximum and then stabilizing, although if re-infection is taken into account it may continue to increase. Tuberculosis among non-indigenous Canadian born persons will continue to decline, with the disease almost eradicated in that group in the mid 21st century. CONCLUSIONS: While the incidence of tuberculosis in the Province of Quebec is expected to decrease overall, certain populations will remain at risk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».