Predicting pulmonary tuberculosis in immigrants: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to investigate whether pulmonary tuberculosis (PTB) can be predicted from features of a targeted medical history and basic laboratory investigations in immigrants. A retrospective cohort of 391 foreign-born adults referred to the Edmonton Tuberculosis Clinic (Edmonton, AB, Canada) was studied using multiple logistic regression analysis to predict PTB. Seven characteristics of disease were used as explanatory variables. Cross-validation assessed performance. Each predictor was tested on two outcomes: “culture-positive” and “smear-positive”. Receiver operating characteristic (ROC) curves were generated and the area under the ROC curve (AUC) was quantified. Symptoms, subacute duration of symptoms, risk factors for reactivation of latent TB infection and anaemia were all associated with a positive culture (adjusted OR 1.79, 2.24, 1.72 and 2.28, respectively; p<0.05). Symptoms, inappropriate prescription of broad-spectrum antibiotics and a “typical” chest radiograph were associated with smear-positive PTB (adjusted OR 2.91, 1.55 and 12.34, respectively; p<0.05). ROC curve analysis was used to test each model, yielding AUC=0.91 for the outcome “culture-positive” disease and AUC=0.94 for the outcome “smear-positive” disease. PTB among the foreign-born can be predicted from a targeted medical history and basic laboratory investigations, raising the threshold of suspicion in settings where the disease is relatively rare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».