Duration of Exposure Among Close Contacts of Patients With Infectious Tuberculosis and Risk of Latent Tuberculosis Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predictors of latent tuberculosis infection (LTBI) among close contacts of persons with infectious tuberculosis (TB) are incompletely understood, particularly the number of exposure hours. METHODS: We prospectively enrolled adult patients with culture-confirmed pulmonary TB and their close contacts at 9 health departments in the United States and Canada. Patients with TB were interviewed and close contacts were interviewed and screened for TB and LTBI during contact investigations. RESULTS: LTBI was diagnosed in 1390 (46%) of 3040 contacts, including 624 (31%) of 2027 US/Canadian-born and 766 (76%) of 1013 non-US/Canadian-born contacts. In multivariable analysis, age ≥5 years, male sex, non-US/Canadian birth, smear-positive index patient, and shared bedroom with an index patient (P < .001 for each), as well as exposure to >1 index patient (P < .05), were associated with LTBI diagnosis. LTBI prevalence increased with increasing exposure duration, with an incremental prevalence increase of 8.2% per 250 exposure hours (P < .0001). For contacts with <250 exposure hours, no difference in prevalence was observed per 50 exposure hours (P = .63). CONCLUSIONS: Hours of exposure to a patient with infectious TB is an important LTBI predictor, with a possible risk threshold of 250 hours. More exposures, closer exposure proximity, and more extensive index patient disease were additional LTBI predictors.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».