Assessing Complexity Among Patients With Tuberculosis in California, 1993–2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although the number of patients with active tuberculosis (TB) has decreased in the last 25 years, anecdotal reports suggest that the complexity of these patients has increased. However, this complexity and its components have never been quantified or defined. We therefore aimed to describe the complexity of patients with active TB in California during 1993–2016. Methods We analyzed data on patient comorbidities, clinical features, and demographics from the California Department of Public Health TB Registry. All adult patients who were alive at the time of TB diagnosis in California during 1993–2016 were included in the analyses. Factors deemed by an expert panel to increase complexity (ie, increased resources or expertise requirement for successful management) were analyzed and included the following: age >75 years, HIV infection, multidrug resistance (MDR), and extrapulmonary TB disease. Second, using additional information on other comorbidities available starting in 2010, we performed exploratory factor analysis on 25 variables in order to define the dimensions of complexity. Results Among the 67 512 patients analyzed, the proportion of patients with extrapulmonary disease, age >75 years, or MDR-TB each increased over the study period (P < .001), while the proportion of patients with HIV decreased. Furthermore, the proportion of patients with at least 1 factor of those increased, rising from 38.8% to 45.3% (P < .001) from 1993 to 2016. Dimensions of complexity identified in the exploratory factor analysis included the following: race/immigration, social features, elderly/institutionalized, advanced TB, comorbidity, and drug resistance risk. Conclusions In this first description of complexity in the setting of TB, we found that the complexity of patients with active TB has risen over the last 25 years in California. These findings suggest that despite the overall decline in active TB cases, effective management of more complex patients may require additional attention and resource investment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».