The synergy of therapeutic vaccination and timely diagnosis for TB control in high-burden settings: Nunavut as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although the overall prevalence of Tuberculosis (TB) in Canada is relatively low, Indigenous communities are disproportionately burdened, with active TB rates exceeding those of Canadian-born non-Indigenous populations by more than 55-fold. In response, the Government of Canada and Inuit Tapiriit Kanatami have launched an initiative to eliminate TB among Inuit by 2030. We evaluated strategies underpinning this initiative, including the potential use of therapeutic TB vaccines that are currently undergoing clinical trials. Methods: We developed an agent-based model of TB transmission dynamics that includes the demographic distributions and household structure of the Nunavut population, as well as TB progression at the individual level. We simulated the model with combinations of interventions, including treatment of active cases, testing, and contact-tracing. We further evaluated the impact of vaccinating active TB cases and those identified with latent TB infection (LTBI) to project the reduction of TB incidence over a 20-year time horizon starting from 2025. In scenario analyses, we considered different vaccine efficacies, diagnostic delays, and rates of contact-tracing. Results: In the absence of a therapeutic vaccine, we estimated a maximum reduction of 20.0% (95% Uncertainty Range [UR]: 15.5% - 24.8%) in active TB incidence with a 4-week diagnostic delay and 75% contact-tracing rate, over the simulated time horizon. Vaccination of active TB cases and those identified with LTBI was projected to decrease the incidence by 87.0% (95% UR: 68.8% - 97.5%) by 2045. Contact-tracing of non-household members exhibited a marginal effect on reducing TB incidence in the presence of vaccination, especially when diagnostic delay was shortened. Conclusions: Our findings highlight the importance of rapid TB diagnosis. The availability of therapeutic vaccines can substantially enhance TB control efforts towards achieving the elimination goal.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».