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Enregistrement W2417916150 · doi:10.1155/2016/1850879

Change in the Prevalence of Testing for Latent Tuberculosis Infection in the United States: 1999–2012

2016· article· en· W2417916150 sur OpenAlexaff
Nicholas T. Vozoris, Jane Batt

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLatent tuberculosisInterferon gamma release assayTuberculosisDescriptive statisticsNational Health and Nutrition Examination SurveyCross-sectional studyActive tuberculosisEnvironmental healthDemographyMycobacterium tuberculosisPopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. There is no information on the change in prevalence of latent tuberculosis infection (LTBI) testing in the United States (US) following the introduction of the interferon gamma release assay (IGRA), a new and alternative diagnostic method for LTBI. The purpose of this study was to evaluate potential changes in the prevalence of LTBI testing in the US following the introduction of IGRA. Methods. This was a multiyear cross-sectional study using nationally representative data from the 1999-2000 and 2011-2012 US National Health and Nutrition Examination Surveys. Self-reported prevalence of LTBI testing was estimated among groups known to have increased LTBI risk. Descriptive statistics were used. Results. Compared to 1999-2000, significantly fewer individuals self-reported being tested for LTBI in 2011-2012 among Hispanic Americans (68.0% versus 60.7%, p < 0.0001) and among those with comorbidities (74.7% versus 72.0%, p = 0.02). There were also nonsignificant trends towards less self-reported LTBI testing in 2011-2012 versus 1999-2000 among household contacts of active TB cases, foreign-born individuals, and African Americans. Conclusions. Despite the introduction of IGRA, LTBI testing occurs less frequently in the US among vulnerable groups. Possibly inadequate targeted LTBI testing could result in increased active TB in the US in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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