Changes in the Transmission of Tuberculosis in New York City from 1990 to 1999
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past decade, there has been a reduction in the incidence of tuberculosis in New York City and in the United States. However, the reduction has been confined mainly to U.S.-born persons. Understanding the reasons for the lack of reduction among non-U.S.-born persons may lead to new strategies for tuberculosis control. METHODS: We performed DNA fingerprinting with the IS6110 insertion sequence of the organisms isolated from patients with culture-positive tuberculosis in northern Manhattan from 1990 to 1999. The goal was to identify the strains responsible for multiple infections, presumably through recent transmission (clusters of cases), as well as the strains found in only one patient, presumably representing reactivation of latent infection. RESULTS: Of 546 available isolates of Mycobacterium tuberculosis, 261 (48 percent) belonged to a cluster and 285 (52 percent) did not. In multivariate analysis, significant predictors of noncluster status included birth outside the United States (odds ratio for a strain causing a cluster among non-Hispanic foreign-born patients, 0.31; 95 percent confidence interval, 0.14 to 0.66; odds ratio among Hispanic foreign-born patients, 0.51; 95 percent confidence interval, 0.30 to 0.88), age greater than 60 years (odds ratio, 0.37), and diagnosis after 1993 (odds ratio, 0.50). All these characteristics appeared to be associated with reactivation disease rather than with tuberculosis due to recent transmission. Homelessness was associated with clustering (odds ratio, 1.78; 95 percent confidence interval, 0.99 to 3.20) and therefore with recent transmission. CONCLUSIONS: These findings from northern Manhattan suggest that among foreign-born persons, tuberculosis is largely caused by reactivation of latent infection, whereas among U.S.-born persons, many cases result from recent transmission. Strategies for the control and elimination of tuberculosis among foreign-born persons at high risk should be directed toward the treatment of latent tuberculosis infection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».