A Step toward Tuberculosis Elimination in a Low-Incidence Country: Successful Diagnosis and Treatment of Latent Tuberculosis Infection in a Refugee Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Approximately 65 percent of tuberculosis (TB) cases in Canada each year occur from reactivation in foreign-born individuals. Refugees are at high risk after immigration. Routine screening of this population for latent TB infection (LTBI) is generally considered infeasible. We evaluated the outcome of LTBI screening and treatment amongst refugees. Methods. Government-sponsored refugees in Edmonton are seen at the New Canadians' Clinic and screened for TB and LTBI. We reviewed records of patients between 2009 and 2011. Completeness of initial assessment, diagnosis of latent infection, and completion of LTBI treatment were evaluated. Treatment for LTBI was offered when patients had a positive Tuberculin Skin Test (TST) and risk factors for progression to TB. An Interferon-Gamma Release Assay (IGRA) was performed on all other TST positives; treatment is only offered if it was positive. Results. 949 refugees were evaluated. 746 TSTs were read, with 265 positive individuals. IGRA testing was performed in 203 TST positive individuals without other TB risk factors; 110 were positive. LTBI treatment was offered to 147 of 151 eligible patients, 141 accepted, and 103 completed a treatment course. Conclusion. We observed high proportions of patient retention, completion of investigations, and treatment. This care model promises to be a component of effective TB prevention in this high-risk population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».