Late Breaking Abstract - Predictors of tuberculosis among immigrants referred for post-landing surveillance in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tuberculosis (TB) disproportionately affects immigrant populations in Canada. While The Immigration Medical Examinations (IMEs) prior to entry to Canada helps identify people at high TB risk, the predictive value of the IME for post-arrival TB disease remains unclear. Objective: We aimed to assess the association between clinical and demographic predictors recorded during the IME and the risk of developing TB disease within two years of arrival among people referred for post-landing surveillance in British Columbia (BC), Canada. Methods: We conducted a population-based, retrospective cohort study of 2,896 people referred for post-landing surveillance between 2020 and 2022. Using Cox proportional hazards models, we evaluated associations between baseline IME variables, such as chest x-ray findings, prior TB treatment, and country-level TB incidence, and time to TB disease diagnosis. Individuals were followed for two years, with TB diagnoses confirmed through BC’s provincial TB registry. Results: Among 2,896 participants, 31 (1.1%) developed TB disease within two years post-arrival. Abnormal chest x-ray was the strongest predictor: 97% of diagnosed individuals had abnormal imaging at IME. The TB incidence rate among those with abnormal chest x-rays was 656 per 100,000 person-years, compared to 85 per 100,000 for those with normal radiographs. In multivariable Cox regression, abnormal x-ray findings were significantly associated with higher TB risk (HR:2.14;95% CI:1.20-3.82;p=0.01). Conclusion: Abnormal chest x-ray findings during the IME help predict progression to TB disease within two years of arrival. Prioritizing post-landing follow-up may improve early detection.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».