Bridging the Gap in End Tuberculosis Targets in the Elderly Population in Eastern China: Observational Study From 2015 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With a progressive increase in the aging process, the challenges posed by pulmonary tuberculosis (PTB) are also increasing for the elderly population. OBJECTIVE: This study aimed to identify the epidemiological distribution of PTB among the elderly, forecast the achievement of the World Health Organization's 2025 goal in this specific group, and predict further advancement of PTB in the eastern area of China. METHODS: All notified active PTB cases aged ≥65 years from Zhejiang Province were screened and analyzed. The general epidemiological characteristics were depicted and presented using the ArcGIS software. Further prediction of PTB was performed using R and SPSS software programs. RESULTS: Altogether 41,431 cases aged ≥65 years were identified by the surveillance system from 2015 to 2020. After excluding extrapulmonary TB cases, we identified 39,832 PTB cases, including laboratory-confirmed (23,664, 59.41%) and clinically diagnosed (16,168, 40.59%) PTB. The notified PTB incidence indicated an evident downward trend with a reduction of 30%; however, the incidence of bacteriologically positive cases was steady at approximately 60/100,000. Based on the geographical distribution, Quzhou and Jinhua Cities had a higher PTB incidence among the elderly. The delay in PTB diagnosis was identified, and a significantly prolonged treatment course was observed in the elderly. Moreover, a 50% reduction of PTB incidence by the middle of 2024 was predicted using a linear regression model. It was found that using the exponential smoothing model would be better to predict the PTB trend in the elderly than a seasonal autoregressive integrated moving average model. CONCLUSIONS: More comprehensive and effective interventions such as active PTB screening combined with physical checkup and succinct health education should be implemented and strengthened in the elderly. A more systematic assessment of the PTB epidemic trend in the elderly population should be considered to incorporate more predictive factors.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».