Predicting transmission of tuberculosis from patient attributes
Notice bibliographique
Résumé
Background: A newly diagnosed tuberculosis (TB) case can be classified as: 1) a source case for transmission leading to other, secondary active TB cases; 2) a secondary case, resulting from recent transmission; or 3) an isolated case, uninvolved in recent transmission (i.e. neither source nor recipient). Accurate classification of newly diagnosed patients should help public health personnel to direct TB control activities. Objective: To aid prevention of TB transmission through effective management of newly diagnosed TB cases, a multinomial logistic regression model was developed to estimate the probability of a new case being one of three classes (i.e., source, secondary, isolated) based on the case's clinical and socio-demographic data, such as age, HIV status, and chest X-ray result. Methods: Attributes of TB cases reported on the island of Montreal between 1996 and 2007 were multiply imputed and used to fit the model. DNA fingerprint analysis was used as the reference standard to define the dependent variable of the model. Variable selection was performed by Bayesian Model Averaging, and 10 repeats of 10-fold cross-validation were performed on each of the imputed datasets to measure the predictive performance of the model using the Area Under the Receiver Operating Curve (AUC). Results: A total of 1552 cases, comprised of 107(6.9%) source cases, 207(13.4%) secondary cases, and 1238 (79.8%) isolated cases, were available to develop the model. AUC of the model to discriminate source, secondary, and isolated case was 0.59 (95% CI: 0.54, 0.65), 0.64 (95% CI: 0.62, 0.67), and 0.65 (95% CI: 0.63, 0.67), respectively. Conclusion: The performance of the prediction model was significantly better than random prediction. Further study is needed to assess its ability to improve TB control in public health practice.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».