Predictors of clustering of tuberculosis in Greater Vancouver: a molecular epidemiologic study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The understanding of how tuberculosis is transmitted can be improved by combining DNA fingerprinting of Mycobacterium tuberculosis with conventional epidemiologic methods. We used such techniques to determine the predictors of clustering of identical isolates from tuberculosis patients in Vancouver. METHODS: We used the restriction fragment length polymorphism (RFLP) technique and, if necessary, spoligotyping to determine DNA patterns of M. tuberculosis isolates from all patients with newly diagnosed tuberculosis in Greater Vancouver reported to the Division of Tuberculosis Control from January 1995 to March 1999. Isolates were considered to be part of a cluster if they had an identical DNA pattern. We also collected demographic and epidemiologic data. Predictors associated with being in a cluster were analyzed in a multivariate logistic regression model. RESULTS: Isolates from 793 patients (430 men) were identified; 137 (17.3%) were considered to be in clusters. After adjustment for multiple potential predictors, we found that the following patients were more likely to be part of a cluster: Canadian-born Aboriginals (v. foreign-born patients) (adjusted odds ratio [OR] 6.0, 95% confidence interval [CI] 3.0-11.7), Canadian-born non-Aboriginals (v. foreign-born patients) (adjusted OR 3.6, 95% CI 2.1-6.3), and injection drug users (v. patients who did not inject drugs) (adjusted OR 3.9, 95% CI 1.9-8.1). Patients with a prior history of tuberculosis were less likely to be part of a cluster than were patients with no history of tuberculosis (adjusted OR 0.3, 95% CI 0.1-0.8). INTERPRETATION: Our findings indicate the need to target groups at high risk of tuberculosis more aggressively to prevent transmission and to treat latent infection. DNA fingerprinting may be a useful adjunct to conventional epidemiologic methods to monitor the transmission of tuberculosis in an inner-city setting.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».