The problem with defining foreign birth as a risk factor in tuberculosis epidemiology studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine how stratifying persons born outside Canada according to tuberculosis (TB) incidence in their birth country and other demographic factors refines our understanding of TB epidemiology and local TB transmission. BACKGROUND: Population-level TB surveillance programs and research studies in low incidence settings often report all persons born outside the country in which the study is conducted as "foreign-born"-a single label for a highly diverse population with variable TB risks. This may mask important TB epidemiologic trends and not accurately reflect local transmission patterns. METHODS: We used population-level data from two large cohorts in British Columbia (BC), Canada: an immigration cohort (n = 337,492 permanent residents to BC) and a genotyping cohort (n = 2290 culture-confirmed active TB cases). We stratified active TB case counts, incidence rates, and genotypic clustering (an indicator of TB transmission) in BC by birth country TB incidence, age at immigration, and years since arrival. RESULTS: Persons from high-incidence countries had a 12-fold higher TB incidence than those emigrating from low-incidence settings. Estimates of local transmission, as captured by genotyping, versus reactivation of latent TB infection acquired outside Canada varied when data were stratified by birthplace TB incidence, as did patient-level characteristics of individuals in each group, such as age and years between immigration and diagnosis. CONCLUSION: Categorizing persons beyond simply "foreign-born", particularly in the context of TB epidemiologic and molecular data, is needed for a more accurate understanding of TB rates and patterns of transmission.
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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 | 0,670 | 0,753 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».