COMPARATIVE INCIDENCE OF TUBERCULOSIS IN CANADA: THE PAST, PRESENT AND FUTURE
Notice bibliographique
Résumé
Canada and the United States (US) are both high income, low tuberculosis (TB) incidence countries with similar TB control programs, yet an explicit comparison of TB incidence over time is lacking. Objective one explored the impact of TB and other disease case definition change, and methods to control for the change via a general literature search. Underreporting/increases in reported cases and differences in sensitivity and specificity measures were among others noted to arise from changes in case definition. For appropriate comparisons within and between populations, consistent ascertainment criteria of cases should be adopted. Objective 2 explored and compared TB incidence rates in Canada and the US from 1953-2015. TB rate from 1953-2015 was retrieved for both countries. Joinpoint and direct standardization were performed. Canada’s TB rates/100,000 were higher from 1953-1974. Canada’s average annual percent change in rate from 1975-2015 was -2.9% compared to the US -4.1%. Case definition change, HIV+/TB co-infection, and Foreign-born (FB) TB were the main contributors to the differences. Objective three compared the rate of TB decline in subpopulations. TB cases and population by ethnicity from 2001-2011, and the percent of HIV+/TB co-infection cases from 1997-2012 were retrieved for Canada and the US. Segmented and decomposition analysis was performed. FB and Indigenous TB rate declined by -3.7% and -6.3% in the US and by -1.7% and -4.5% in Canada. Changes in age-specific rates declined overall rates in Canada by 80.1% and the US at 66.7%. Overall, the percentage of HIV+/TB cases declined more rapidly in the US than in Canada. After adjusting for age, FB and Indigenous populations, rates decline more in the US than in Canada. Objective four forecasted and then compared year-over-year TB rates between Canada and US from 2017-2035. TB rate from 1975-2016 and rates by ethnicity from 1993-2016 were retrieved for both countries. Autoregressive integrated moving average and multivariate vector autoregression models were performed. The forecasted models showed a gradually decreasing trend from 2017-2035, reaching a rate of 2.2 for Canada and 1.3 for the US by 2035. The prediction suggests that achieving 2035 WHO set target could be a challenge for both countries.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».