Change in the Prevalence of Testing for Latent Tuberculosis Infection in the United States: 1999–2012
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».