Primary care pearls to help eliminate tuberculosis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Although Canada has a low incidence of tuberculosis (TB), certain populations, including the foreign-born and Canadian-born Indigenous peoples, continue to be disproportionately represented among reported cases. The overall incidence rates of active TB in Canada have not significantly changed in the past decade and work still needs to be done to reach TB elimination goals set by the World Health Organization (WHO). In trying to achieve TB elimination in Canada, primary care clinicians, with the support of public health professionals and TB experts, can help by focusing on 1) targeted screening and treatment of latent TB infection (LTBI) and 2) timely diagnosis and referral of active TB disease. The following article focuses on some key primary care considerations to keep in mind in day-to-day patient care. To help conduct targeted screening and treatment for LTBI, several key populations, including immigrants from high TB burden countries, Indigenous peoples and several other at-risk groups, are outlined. Reactivation of LTBI plays a significant role in TB burden and is likely an area of major potential impact in achieving TB elimination. Advancement in LTBI treatment, including short course therapy, is also described. In addition, to help make a timely diagnosis of active TB, several key risk factors, including several co-morbidities which increase the risk of developing TB disease, can be considered. Being front-line in patient care, keeping in mind some of these key pearls may aid primary care providers to have potential impact on eliminating TB in Canada.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».