The Prevalence of Tuberculosis Infection Among Foreign-Born Canadians: A Modelling Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prevalence of tuberculosis infection (TBI) is critical to designing tuberculosis (TB) prevention strategies, yet it is unknown in Canada. We estimated TBI prevalence among foreign-born Canadians. Methods Using a previously developed Gaussian process regression model, annual risk of infection trends abroad were constructed and used to estimate TBI prevalence by age and year of migration to Canada for persons from each of 168 countries. These stratified TBI prevalence estimates were combined with Canadian census data to estimate overall TBI prevalence among foreign-born residents during census years 2001, 2006, 2011, and 2016. We also estimated TBI prevalence according to age, WHO-estimated TB incidence in country of origin, and province/territory of residence. Finally, we estimated the prevalence of TBI acquired within the two preceding years. Results Estimated TBI prevalence among foreign-born Canadians overall was 25% (95% uncertainty interval [UI]: 20-35%), 24% (20-33%), 23% (19-30%), and 22% (19-28%) for census years 2001, 2006, 2011, and 2016, respectively. TBI prevalence increased with age at migration and TB incidence in the country of origin. In 2016, estimated TBI prevalence was lowest in Quebec (19%, 95% UI: 16-25) and highest in Alberta and British Columbia, at 24% each. Among all foreign-born Canadian residents with TBI in 2016, we estimated that only 1 in 440 were infected within the two preceding years. Interpretation Approximately 1 in 4 foreign-born Canadians has TBI; estimated prevalence has remained quite stable over the last two decades. However, a very small minority of people with TBI were infected within the last two years—the highest risk period for progression to TB disease. These data may inform future TBI screening policies.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».