Drug resistant tuberculosis in Montreal 1992-1995
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Since the 1980's the incidence of tuberculosis (TB) in Montreal has remained at 11 cases per 100,000. In order to improve TB prevention and control programs, we sought to identify predictors of tuberculosis drug-resistance and to describe the epidemiology of TB drug resistance on the island of Montreal. Study design. Retrospective descriptive analysis Study population. All culture proven TB patients reported to the Montreal Regional Health Board aged 0--49 for 1992--1994 and 0--18 years for 1995. Results. Drug resistant TB was found in 18.3% of culture-proven TB cases. The rate of INH resistance in our study cohort was 10.6%. Two percent of TB cases were found to have MDR-TB. Only 3 TB cases (0.9%) in our study cohort developed acquired drug resistance over the study period. Previous history of TB was associated with a 3.9 times greater risk of drug resistant TB. Conclusions. Drug resistance is a significant problem in Montreal that continues to hinder TB treatment and control. Previous history of tuberculosis is a strong predictor of drug resistance. In addition, immigration from individual countries was not associated with an increase in the rate of drug resistance. Nonetheless, country-specific drug resistance rates may serve to predict the likelihood of drug resistant TB among the foreign-born in Canada.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».