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Enregistrement W3038155698 · doi:10.1177/2054358120937104

Effectiveness of Latent TB Screening and Treatment in People Initiating Dialysis in British Columbia, Canada

2020· article· en· W3038155698 sur OpenAlexaffabout
Kamila Romanowski, Caren Rose, Victoria J. Cook, Inna Sekirov, Muhammad Morshed, Ognjenka Djurdjev, Adeera Levin, James C. Johnston

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLatent tuberculosisDialysisTuberculosisCohortIncidence (geometry)Retrospective cohort studyInterferon gamma release assayInternal medicinePopulationPediatricsMycobacterium tuberculosisEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People undergoing chronic dialysis are at an increased risk of active tuberculosis (TB). In 2012, the Canadian province of British Columbia began systematically screening people initiating dialysis for latent TB using interferon-gamma release assay (IGRA), and treating when appropriate. Objective: The objective of this study was to compare active TB rate in people who initiated dialysis and were screened using an IGRA compared with those not screened during the same period. Design: Retrospective cohort study. Setting: British Columbia (BC), a Canadian province of 5.0 million people with an active TB incidence of 5.1 per 100 000 population. Participants: All people in BC who initiated at least 90 days of dialysis between January 2012 and May 2017 were included in the study. People were excluded if they were <18 years of age or had a prior history of active TB diagnosis or treatment for latent TB. Methods: A retrospective cohort was created of British Columbians who initiated dialysis between 2012 and 2017. Individuals were stratified into a screened and nonscreened group. Multivariable Cox regression was used to determine the association between latent TB screening and the development of active TB. The primary outcome was incident active TB, either microbiologically confirmed or clinically diagnosed. Results: Of the 3190 people included in the study, 1790 (56.1%) were screened, of which 152 (8.5%) initiated latent TB treatment postscreening. During follow-up, incident active TB was diagnosed in 6 (0.3%) of the 1790 people screened, compared with 11 (0.8%) of the 1400 people who received no screening. In multivariable analysis, latent TB screening and treatment was associated with a significant reduction in the rate of active TB (adjusted hazard ratio = 0.3, 95% confidence interval = 0.1-0.8; P < .01). Limitations: This was an observational retrospective study and the potential for unmeasured confounding should be carefully assessed. Conclusions: These findings suggest that systematically screening and treating people initiating dialysis can significantly decrease the rate of active TB in this high-risk population. Given the importance of screening high-risk groups, the results from this analysis could inform scale-up of TB screening in dialysis programs in other low incidence regions. Trial registration is not applicable as this was a retrospective cohort analysis and not a randomized trial.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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