How much do smear-negative patients really contribute to tuberculosis transmissions? Re-examining an old question with new tools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sputum smear microscopy is a common surrogate for tuberculosis infectiousness. Previous estimates that smear-negative patients contribute 13-20% of transmissions and are, on average, 20 to 25% as infectious as smear-positive cases are understood to be high. Herein, we use an ideal real-world setting, a comprehensive dataset, and new high-resolution techniques to more accurately estimate the true transmission risk of smear-negative cases. METHODS: We treated all adult culture-positive pulmonary TB patients diagnosed in the province of Alberta, Canada from 2003 to 2016 as potential transmitters. The primary data sources were the Alberta TB Registry and the Provincial Laboratory for Public Health. We measured, as primary outcomes, the proportion of transmissions attributable to smear-negative sources and the relative transmission rate. First, we replicated previous studies by using molecular (DNA) fingerprint clustering. Then, using a prospectively collected registry of TB contacts, we defined transmission events as active TB amongst identified contacts who either had a 100% DNA fingerprint match to the source case or a clinical diagnosis. We supplemented our analysis with genome sequencing on temporally and geographically linked DNA fingerprint clusters of cases not identified as contacts. FINDINGS: There were 1176 cases, 563 smear-negative and 613 smear-positive, and 23,131 contacts. Replicating previous studies, the proportion of transmissions attributable to smear-negative source cases was 16% (95% CI, 12-19%) and the relative transmission rate was 0.19 (95% CI, 0.14-0.26). With our combined approach, the proportion of transmission was 8% (95% CI, 3-14%) and the relative transmission rate became 0.10 (95% CI, 0.05-0.19). INTERPRETATION: When we examined the same outcomes as in previous studies but refined transmission ascertainment with the addition of conventional epidemiology and genomics, we found that smear-negative cases were ∼50% less infectious than previously thought. FUNDING: Alberta Innovates Health Solutions.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».