Molecular Epidemiology of <i>Mycobacterium tuberculosis</i> To Describe the Transmission Dynamics Among Inuit Residing in Iqaluit Nunavut Using Whole-Genome Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the last decade, tuberculosis (TB) incidence among Inuit in the Canadian Arctic has been rising. Our aim was to better understand the transmission dynamics of TB in this remote region of Canada using whole-genome sequencing. METHODS: Isolates from patients who had culture-positive pulmonary TB in Iqaluit, Nunavut, between 2009 and 2015 underwent whole-genome sequencing (WGS). The number of transmission events between cases within clusters was calculated using a threshold of a ≤3 single nucleotide polymorphism (SNP) difference between isolates and then combined with detailed epidemiological data using a reproducible novel algorithm. Social network analysis of epidemiological data was used to support the WGS data analysis. RESULTS: During the study period, 140 Mycobacterium tuberculosis isolates from 135 cases were sequenced. Four clusters were identified, all from Euro-American lineage. One cluster represented 62% of all cases that were sequenced over the entire study period. In this cluster, 2 large chains of transmission were associated with 3 superspreading events in a homeless shelter. One of the superspreading events was linked to a nonsanctioned gambling house that resulted in further transmission. Shelter to nonshelter transmission was also confirmed. An algorithm developed for the determination of transmission events demonstrated very good reproducibility (κ score .98, 95% confidence interval, .97-1.0). CONCLUSIONS: Our study suggests that socioeconomic factors, namely residing in a homeless shelter and spending time in a gambling house, combined with the superspreading event effect may have been significant factors explaining the rise in cases in this predominantly Inuit Arctic community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».