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Enregistrement W4409687854 · doi:10.1503/cmaj.241411

Impact of the COVID-19 pandemic on tuberculosis program performance in Alberta, Canada: a population-based evaluation

2025· article· en· W4409687854 sur OpenAlexafffundvenueabout
Seun Akinfolarin, Divya Shah, Courtney Heffernan, Tamara Samardzic, Angela Lau, Amy Colquhoun, Ryan Cooper, Stacy Valaire, Alexander Doroshenko, Mary Lou Egedahl, Gregory J. Tyrrell, Richard Long

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensGovernment of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Tuberculosis2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PopulationBetacoronavirusCoronavirus InfectionsComputer scienceMedicineData scienceVirologyEnvironmental healthOutbreakPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic caused major disruptions to essential tuberculosis (TB) services globally. We evaluated the performance of the TB program in Alberta, Canada, in 2 periods - before and during the pandemic - to estimate the impact of those disruptions. METHODS: We applied 10 program performance indicators and their related targets and compared them by period. The performance indicators included a measure of decline in the age- and sex-adjusted incidence by population group, the proportion of recently arrived immigrants screened on time, and 5 case management and 3 close contact management indicators. We measured performance targets by time period and clinic type - outpatient versus virtual. We used interrupted time series analysis to estimate the impact of the COVID-19 pandemic response on timeliness of immigrant screening. RESULTS: Since 2009, the rate of disease has declined in the Canadian-born but not the foreign-born population. However, the rate of disease by population group was not different prepandemic versus during the pandemic. Program performance was not negatively affected by the pandemic in general, but there was a large reduction in immigration and, in turn, the number of immigrants referred for screening (37.6%) and contacts identified for assessment (71.8%) during the pandemic, associated with improvements to the proportion of referrals assessed (91.7% v. 96.6%, relative risk [RR] 0.949, 95% confidence interval [CI] 0.936-0.962); contacts assessed (81.7% v. 90.0%, RR 0.908, 95% CI 0.875-0.943), and contacts completing treatment of infection (90.4% v. 97.1%, RR 0.931, 95% CI 0.886-0.979). Among patients with TB disease, monitoring of treatment response was suboptimal, whereas other targets were met or nearly met. Virtual clinic performance tended to be worse during the pandemic than the outpatient clinics. INTERPRETATION: COVID-19-related disruptions were not as substantial in the Alberta TB program as elsewhere, likely because of its centralized operational model and protection of its staff from secondment. However, no progress has been made toward reducing TB incidence. Better resourcing of prevention activity and a more responsive information system should be considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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