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Enregistrement W2923306782 · doi:10.1016/s1473-3099(18)30753-9

Active and passive case-finding in tuberculosis-affected households in Peru: a 10-year prospective cohort study

2019· article· en· W2923306782 sur OpenAlexfundno aff
Matthew J Saunders, Marco Tovar, Dami A. Collier, Matthew R. Baldwin, Rosario Montoya, Teresa Valencia, Robert H. Gilman, Carlton A. Evans

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDepartment for International DevelopmentImperial College LondonNational Institutes of HealthSir Halley Stewart TrustGovernment of CanadaWellcome TrustAlexander and Margaret Stewart TrustBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésTuberculosisProspective cohort studyCohortMedicineActive tuberculosisCohort studyEnvironmental healthGeographySurgeryInternal medicineMycobacterium tuberculosisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Active case-finding among contacts of patients with tuberculosis is a global health priority, but the effects of active versus passive case-finding are poorly characterised. We assessed the contribution of active versus passive case-finding to tuberculosis detection among contacts and compared sex and disease characteristics between contacts diagnosed through these strategies. METHODS: In shanty towns in Callao, Peru, we identified index patients with tuberculosis and followed up contacts aged 15 years or older for tuberculosis. All patients and contacts were offered free programmatic active case-finding entailing sputum smear microscopy and clinical assessment. Additionally, all contacts were offered intensified active case-finding with sputum smear and culture testing monthly for 6 months and then once every 4 years. Passive case-finding at local health facilities was ongoing throughout follow-up. FINDINGS: Between Oct 23, 2002, and May 26, 2006, we identified 2666 contacts, who were followed up until March 1, 2016. Median follow-up was 10·0 years (IQR 7·5-11·0). 232 (9%) of 2666 contacts were diagnosed with tuberculosis. The 2-year cumulative risk of tuberculosis was 4·6% (95% CI 3·5-5·5), and overall incidence was 0·98 cases (95% CI 0·86-1·10) per 100 person-years. 53 (23%) of 232 contacts with tuberculosis were diagnosed through active case-finding and 179 (77%) were identified through passive case-finding. During the first 6 months of the study, 23 (45%) of 51 contacts were diagnosed through active case-finding and 28 (55%) were identified through passive case-finding. Contacts diagnosed through active versus passive case-finding were more frequently female (36 [68%] of 53 vs 85 [47%] of 179; p=0·009), had a symptom duration of less than 15 days (nine [25%] of 36 vs ten [8%] of 127; p=0·03), and were more likely to be sputum smear-negative (33 [62%] of 53 vs 62 [35%] of 179; p=0·0003). INTERPRETATION: Although active case-finding made an important contribution to tuberculosis detection among contacts, passive case-finding detected most of the tuberculosis burden. Compared with passive case-finding, active case-finding was equitable, helped to diagnose tuberculosis earlier and usually before a positive result on sputum smear microscopy, and showed a high burden of undetected tuberculosis among women. FUNDING: Wellcome Trust, Department for International Development Civil Society Challenge Fund, Joint Global Health Trials consortium, Bill & Melinda Gates Foundation, Imperial College National Institutes of Health Research Biomedical Research Centre, Foundation for Innovative New Diagnostics, Sir Halley Stewart Trust, WHO, TB REACH, and IFHAD: Innovation for Health and Development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations80
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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