Risk of active tuberculosis in migrants diagnosed with cancer: a retrospective cohort study in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the association between types of cancer and active tuberculosis (TB) risk in migrants. Additionally, in order to better inform latent TB infection (LTBI) screening protocols, we assessed proportion of active TB cases potentially preventable through LTBI screening and treatment in migrants with cancer. DESIGN: Population-based, retrospective cohort study. SETTING: British Columbia (BC), Canada. PARTICIPANTS: 1 000 764 individuals who immigrated to Canada from 1985 to 2012 and established residency in BC at any point up to 2015. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Using linked health administrative databases and disease registries, data on demographics, comorbidities, cancer type, TB exposure and active TB diagnosis were extracted. Primary outcomes included: time to first active TB diagnoses, and risks of active TB following cancer diagnoses which were estimated using Cox extended hazard regression models. Potentially preventable TB was defined as active TB diagnosed >6 months postcancer diagnoses. RESULTS: Active TB risk was increased in migrants with cancer ((HR (95% CI)) 2.5 (2.0 to 3.1)), after adjustment for age, sex, TB incidence in country of origin, immigration classification, contact status and comorbidities. Highest risk was observed with lung cancer (HR 11.2 (7.4 to 16.9)) and sarcoma (HR 8.1 (3.3 to 19.5)), followed by leukaemia (HR 5.6 (3.1 to 10.2)), lymphoma (HR 4.9 (2.7 to 8.7)) and gastrointestinal cancers (HR 2.7 (1.7 to 4.4)). The majority (65.9%) of active TB cases were diagnosed >6 months postcancer diagnosis. CONCLUSION: Specific cancers increase active TB risk to varying degrees in the migrant population of BC, with approximately two-thirds of active TB cases identified as potentially preventable.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».