Delayed Tuberculosis Treatment in Urban and Suburban Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delay in the treatment of patients with tuberculosis (TB) increases the risk of poor clinical outcomes--including death and transmission of disease--and may be reducible. OBJECTIVE: To estimate delays in TB treatment in a Canadian, multicultural population and to examine factors associated with longer time to treatment. METHODS: Adult cases of active TB from January 1998 to December 2001 from the Ontario Reportable Disease Information System were included. Time to treatment was defined as the number of days between symptom onset and treatment. RESULTS: Data from 1753 TB patients (76% of eligible patients) were analyzed. Median time to treatment was 62 days (interquartile range 31 to 114 days). Time periods longer than the median time to treatment were independently associated with middle-aged patients (OR 1.54, 95% CI 1.21 to 1.98), foreign-born patients who had lived in Canada for more than 10 years (OR 1.47, 95% CI 1.02 to 2.12), patients with nonpulmonary disease (OR 1.57, 95% CI 1.28 to 1.92) and patients managed within certain health districts. CONCLUSION: A time to TB treatment of two months or more is common in Ontario, and associated with several factors. Future studies are needed to build on these findings to decrease delay and improve individual and public health outcomes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».