Tuberculosis Skin Test Screening in the National Tuberculosis Program of Trinidad and Tobago
Notice bibliographique
Résumé
. About 5-10% of latent TB infections (LTBI) progress to active disease during the lifetime. Prevention of TB and treating LTBI is a critical component of the World Health Organization's (WHO) End TB Strategy. This study aims to examine the screening practices for prevention and treatment employed by the National Tuberculosis Program of Trinidad and Tobago in comparison to the WHO's standard guidelines. A cross-sectional retrospective study was conducted from the TB registers (2018-2019) for persons aged 18 years and above with recorded tuberculin skin test reactions (TST). Bivariate comparisons for categorical variables were made using Chi-square or Fisher's exact test. Binary logistic regression was used for exploring predictors of TST positivity with adjustment for demographic confounders in multivariable models. Of the total 1972 eligible entries studied, 384 (19.4%) individuals were tested positive with TST. TB contact screening (aOR 2.49; 95% CI 1.65, 3.75) and Bacillus Calmette-Guerin (BCG) vaccination status (aOR 1.66; 95% CI, 1.24 to 2.22) were associated with a positive TST reaction, whereas, preplacement screening failed to show such association when compared to those screened as suspect cases. The findings suggest that TB contact screening and positive BCG vaccination status are associated with TST positivity independent of age and gender.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».