Piecing the puzzle together: foreign-born tuberculosis in an immigrant-receiving country
Notice bibliographique
Résumé
In major immigrant-receiving countries, annual foreign-born tuberculosis (TB) case counts and rates are relatively constant. Why this is so, and who might be a high-yield target for screening for latent TB infection, remain open questions. Foreign-born TB in Canada during 1986-2002 was retrospectively examined using national TB and immigration data as well as census data. Case counts and rates were analysed in relation to demographics, immigration period and time since arrival. Pre-1986 immigrants (n=3,860,853) and 1986-2002 immigrants (n=3,463,283) contributed 8,662 and 9,613 TB cases, respectively. Immigrants arriving ≤ 5 yrs ago and those arriving >10 yrs ago contributed almost equally to the annual foreign-born TB case count despite a 3.5-fold difference in in-country person-yrs. Remarkably stable and relatively low TB incidence was observed among immigrants >10 yrs post-arrival. Conversely, TB incidence within 5 yrs of arrival was dynamic, demonstrating a strong inverse association with time since arrival and higher sensitivity to changes in immigration level than shifts toward higher incidence source countries. Relative constancy in foreign-born TB incidence is explained by a complex convergence of several factors. Immigrants born in high-incidence countries who arrived ≤ 2 yrs ago and were aged 15-34 yrs upon arrival constitute high-yield targets for preventive therapy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».