Tuberculosis Screening and Active Tuberculosis among HIV‐Infected Persons in a Canadian Tertiary Care Centre
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: HIV infection increases the risk of reactivation of latent tuberculosis (TB). The present study evaluates how latent TB is detected and treated to determine the effectiveness of screening in HIV-infected patients with diverse risk profiles. METHOD: A retrospective medical record database review (1988 to 2007) was conducted at a tertiary care HIV clinic. The proportion of patients receiving tuberculin skin tests (TSTs) and the rate of active TB at each stage of screening and prevention were estimated. Predictors of receiving a TST at baseline, testing positive by TST and developing active TB were evaluated. RESULTS: In the present study, 2123 patients were observed for a total of 9412 person-years. Four hundred seventy-six (22.4%) patients were tested by TST within 90 days of first clinic visit. Having a first clinic visit during the highly active antiretroviral therapy era (OR 3.64; 95% CI 2.66 to 4.99), country of birth (ORs: Africa 3.11, Asia 2.79, Haiti 3.14, and Latin America and the Caribbean 2.38), time between HIV diagnosis and first visit (OR per one-year change 0.97; 95% CI 0.94 to 0.99) and previous antiretroviral exposure (OR 0.61; 95% CI 0.45 to 0.81) were independent predictors of receiving a TST at baseline. Of the 17 patients who developed active TB during follow-up, nine (53%) had no documented TSTs at baseline or during follow-up. Forty-one per cent of all TB patients and 56% of TB patients who were not screened were born in Canada. CONCLUSION: The administration of TSTs to newly diagnosed HIV patients was inconsistent and differential according to country of birth, among other factors, resulting in missed opportunities for TB prevention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».