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Enregistrement W2899435249 · doi:10.14745/ccdr.v44i11a04

Tuberculosis drug resistance in Canada: 2017

2018· article· en· W2899435249 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marie LaFreniere, Hamidah Hussain, Julie Vachon

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésTuberculosisDrug resistanceDrugMedicineVirologyIntensive care medicinePharmacologyBiologyMicrobiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Drug-resistant tuberculosis (TB) is a global public health issue. To monitor this in Canada, surveillance systems have been in place for the last 20 years. OBJECTIVE: To describe drug resistance patterns among TB isolates in Canada in 2017 by type of resistance as well as geographic location, demographic data and origin and to compare current data to those of the previous 10 years. METHODS: Data were derived and analyzed from two sources. The Canadian Tuberculosis Laboratory Surveillance System (CTBLSS) is an isolate-based laboratory surveillance system and was used to obtain information on the results of drug susceptibility testing (DST) as well as province or territory, sex and age of the individual from which the sample originated. The Canadian Tuberculosis Reporting System (CTBRS) is a case-based surveillance system with information on active and retreatment TB cases in Canada and was used to derive origin data, which is defined as either foreign-born, Canadian-born Indigenous or Canadian-born non-Indigenous. Analysis was descriptive and compared with data from these two sources for 2007-2016. RESULTS: In 2017, 1,515 TB isolates were tested for resistance to anti-TB drugs, with 123 (8.1%) demonstrating resistance to any first-line anti-TB drug. Of these, 103 were monoresistant, six were polyresistant and 14 were multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB). No extensively drug-resistant tuberculosis (XDR-TB) isolates were reported. Drug resistance was reported in seven provinces/territories (British Columbia, Alberta, Saskatchewan, Manitoba, Ontario, Quebec and New Brunswick). There were 63 isolates from females with drug resistance (9.5%) and 60 isolates from males with drug resistance (7.0%). Drug resistance was found in a greater percentage of isolates among those aged 25-34 (n=29, 23.6%). By origin, 1,072 (11%) foreign-born TB cases reported between 2005 and 2015 were drug-resistant. Among the Canadian-born non-Indigenous and Canadian-born Indigenous TB cases, 143 (9%) and 54 (2%) were drug-resistant, respectively. Compared with previous years, the number of isolates tested increased slightly (from 1,267 to 1,515); however, there was a decrease in the percentage of isolates with reported drug resistance (from 10.5% in 2007 to 8.1% in 2017). CONCLUSION: In 2017, TB drug resistance rates remained low in Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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