The epidemiologic relationship between tuberculosis and non-tuberculous mycobacterial disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Tuberculosis (TB) rates are decreasing in many areas, while non-tuberculous mycobacteria (NTM) infection rates are increasing. The relationship between the epidemiology of TB and NTM infections is not well understood. OBJECTIVE: To understand the epidemiologic relationship between TB and NTM disease worldwide. DESIGN: A systematic review of Medline (1946-2014) was conducted to identify studies that reported temporal trends in NTM disease incidence. TB rates for each geographic area included were then retrieved. Linear regression models were fitted to calculate slopes describing changes over time. RESULTS: There were 22 studies reporting trends in rates of NTM disease, representing 16 geographic areas over four continents: 75% of areas had climbing incidence rates, while 12.5% had stable rates and 12.5% had declining rates. Most studies (81%) showed declining TB incidence rates. The proportion of incident mycobacterial disease caused by NTM was shown to be rising in almost every geographic area (94%). CONCLUSION: We found an increase in the proportion of mycobacterial disease caused by NTM in many parts of the world due to a simultaneous reduction in TB and increase in NTM disease. Research into the interaction between mycobacterial infections may help explain this inverse relationship.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».