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Enregistrement W2787869301 · doi:10.1016/s2468-2667(18)30002-1

Determinants of tuberculosis trends in six Indigenous populations of the USA, Canada, and Greenland from 1960 to 2014: a population-based study

2018· article· en· W2787869301 sur OpenAlexaffabout
Kianoush Dehghani, Zhiyi Lan, Peizhi Li, Sascha Wilk Michelsen, Sean Waites, Andrea Benedetti, Pierre Lejeune, Jill Torrie, Elizabeth Robinson, Berenica Vejvoda, Muhammad Abu Shadeque Mullah, Diana Redwood, Michael J. Cooper, Anne Fanning, Wadieh Yacoub, Gonzalo G. Alvarez, Bolette Søborg, Richard Long, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensOttawa HospitalHealth CanadaMcGill UniversityUniversity of AlbertaGovernment of NunavutUniversity of OttawaCree Board of Health and Social Services of James BayMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuberculosisMedicinePopulationIndigenousDemographySocioeconomic statusLatent tuberculosisPsychological interventionEpidemiologyEnvironmental healthLife expectancyIncidence (geometry)Public healthGerontologyGeographyMycobacterium tuberculosisBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tuberculosis continues to disproportionately affect many Indigenous populations in the USA, Canada, and Greenland. We aimed to investigate whether population-based tuberculosis-specific interventions or changes in general health and socioeconomic indicators, or a combination of these factors, were associated with changes in tuberculosis incidence in these Indigenous populations. METHODS: For this population-based study we examined annual tuberculosis notification rates between 1960 and 2014 in six Indigenous populations of the USA, Canada, and Greenland (Inuit [Greenland], American Indian and Alaska Native [Alaska, USA], First Nations [Alberta, Canada], Cree of Eeyou Istchee [Quebec, Canada], Inuit of Nunavik [Quebec, Canada], and Inuit of Nunavut [Canada]), as well as the general population of Canada. We used mixed-model linear regression to estimate the association of these rates with population-wide interventions of bacillus Calmette-Guérin (BCG) vaccination of infants, radiographic screening, or testing and treatment for latent tuberculosis infection (LTBI), and with other health and socioeconomic indicators including life expectancy, infant mortality, diabetes, obesity, smoking, alcohol use, crowded housing, employment, education, and health expenditures. FINDINGS: Tuberculosis notification rates declined rapidly in all six Indigenous populations between 1960 and 1980, with continued decline in Indigenous populations in Alberta, Alaska, and Eeyou Istchee thereafter but recrudescence in Inuit populations of Nunavut, Nunavik, and Greenland. Annual percentage reductions in tuberculosis incidence were significantly associated with two tuberculosis control interventions, relative to no intervention, and after adjustment for infant mortality and smoking: BCG vaccination (-11%, 95% CI -6 to -17) and LTBI screening and treatment (-10%, -3 to -18). Adjusted associations were not significant for chest radiographic screening (-1%, 95% CI -7 to 5). Declining tuberculosis notification rates were significantly associated with increased life expectancy (-37·8 [95% CI -41·7 to -33·9] fewer cases per 100 000 for each 1-year increase) and decreased infant mortality (-9·0 [-9·5 to -8·6] fewer cases per 100 000 for each death averted per 1000 livebirths) in all six Indigenous populations, but no significant associations were observed for other health and socioeconomic indicators examined. INTERPRETATION: Population-based BCG vaccination of infants and LTBI screening and treatment were associated with significant decreases in tuberculosis notification rates in these Indigenous populations. These interventions should be reinforced in populations still affected by tuberculosis, while also addressing the persistent health and socioeconomic disparities. FUNDING: Public Health Department of the Cree Board of Health and Social Services of James Bay.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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