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Enregistrement W7161964327 · doi:10.82308/45231

Impact of diabetes on Montreal tuberculosis patients from 1995 to 2007

2015· dissertation· en· W7161964327 sur OpenAlexaboutno aff
Sooyeon Min

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusTuberculosisLogistic regressionConcomitantDiseaseKidney diseaseMultivariate analysisLatent tuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this study was to examine the role of diabetes in the transmission dynamics of Mycobacterium tuberculosis. We conducted a molecular epidemiologic study of 1549 TB cases between January 1996 and November 2007 in Montreal. No significant association was found between diabetic status and cluster membership defined by shared strains. Diabetic TB patients did not generate more subsequent cases compared to non-diabetics (adj. relative transmission index 0.8, 95% CI 0.1-4.6). When tuberculin skin test (TST) positivity among contacts was analyzed using hierarchical logistic regression, TST positivity was weakly associated with diabetic status of source case (aOR 1.4, 95% CI 1.0-1.9). Contacts of diabetic TB patients were also more likely to receive isoniazid treatment for latent TB infection (OR 1.8, 95%CI 1.2-2.7). The secondary objective of the study was to determine whether the combination of active TB and diabetes was associated with increased health care costs, as compared to active TB without diabetes. Univariate and multivariate linear regression analyses were performed to estimate the effect of diabetes on duration of hospitalization and TB therapy. Diabetes was not a significant predictor of hospitalization duration (adj. coefficient -0.7d, 95% CI -12.3d to11.0d), while concomitant kidney disease was the strongest predictor (adj. coefficient +14.3d, 95% CI 1.0d to 27.6d). Neither diabetes nor kidney disease was associated with longer TB therapy. However, diabetes and kidney disease each increased the risk of treatment failure, and were the strongest predictor of treatment failure when combined (aOR 13.6, 95%CI 1.6-119.4). This study did not identify an association of diabetes with tuberculosis transmission as detected by linked secondary active cases, although index patients with active TB had a relatively higher proportion of contacts with positive tuberculin tests. Diabetes and renal disease were both associated with an increased risk of TB treatment failure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,344 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
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