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Record W7161975341 · doi:10.82308/37463

Tuberculosis infection prevalence among foreign-born Canadian residents: A modelling study

2023· dissertation· en· W7161975341 on OpenAlexaboutno aff
Aria Jordan

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicTuberculosis Research and Epidemiology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIle de francePublic healthTuberculosisMedical screening

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : La tuberculose (TB) touche de manière disproportionnée les personnes nées à l'étranger et vivant au Canada. En général, ces personnes ont contracté une infection tuberculeuse latente (ITL) dans leur pays d'origine et progressent vers la tuberculose-maladie au cours des mois et des années qui suivent leur arrivée. Il est pertinent de comprendre la prévalence de l’infection tuberculeuse latente (ITL) chez les personnes nées à l'étranger afin d'élaborer des stratégies ciblées de prévention de la tuberculose, mais cette prévalence n'est pas connue à l'heure actuelle. Mes travaux ont estimé la prévalence de l’ITL chez les résidents permanents et les citoyens (Canadiens nés à l'étranger).Méthodes : Les tendances annuelles du risque d'infection ont été générées à l'aide d'un modèle de régression par un processus gaussien élaboré antérieurement. Ces tendances ont été utilisées pour estimer la probabilité de l'infection tuberculeuse latente chez les personnes immigrant au Canada, en fonction de l'âge, de l'année de naissance et de l'année d'immigration. Ces probabilités ont été combinées aux données du recensement canadien pour estimer la prévalence de l’ITL et les intervalles d'incertitude à 95 % (II 95%) chez les Canadiens nés à l'étranger et originaires de 168 pays pendant les années de recensement 2001, 2006, 2011 et 2016. Les estimations de la prévalence de l’ITL ont également été stratifiées en fonction de l'âge, de l'incidence de la tuberculose dans le pays d'origine, de la province/territoire de résidence et de la prévalence de l'infection contractée au cours des deux années précédentes pour l'année de recensement 2016.Résultats : La prévalence estimée de l’ITL chez les Canadiens nés à l'étranger n'a pas changé de façon significative au fil du temps et était de 25 % (II 95% : 20-35 %), 24 % (20-33 %), 23 % (19-30 %) et 22 % (19-28 %) pour les années de recensement 2001, 2006, 2011 et 2016, respectivement. En 2016, la prévalence estimée augmentait avec l'âge au moment de l'immigration, passant de 8 % (6-16 %) chez les personnes âgées de 0 à 14 ans à 65 % (50-74 %) chez les personnes âgées de ≥75 ans. La prévalence a également augmenté avec l'incidence de la tuberculose maladie dans le pays d'origine, passant de 9 % (5-22 %) chez les personnes originaires de pays ayant une incidence de 0 à 9 cas pour 100 000 personnes à 35 % (22-46 %) chez les personnes originaires de pays ayant une incidence ≥200 cas pour 100 000 personnes. La prévalence estimée était la plus faible au Québec, 19 % (16-25 %), et la plus élevée en Alberta et en Colombie-Britannique, 24 % (21-29 %) et 24 % (20-30 %), respectivement. Enfin, on estime qu’en 2016, seulement 0,05 % (0,04-0,07 %) des Canadiens nés à l'étranger avaient été infectés au cours des deux années précédentes.Conclusions : Environ un quart des Canadiens nés à l'étranger sont atteints d’une ITL, une proportion qui est demeurée relativement stable au fil du temps et qui est semblable à celle estimée parmi les résidents nés à l'étranger vivant dans d'autres pays à revenu élevé. Malgré cette prévalence élevé, une faible minorité de personnes nées à l'étranger a été récemment infectée. La prévalence de l’ITL est plus élevée chez les personnes originaires de pays où l'incidence de la tuberculose est plus élevée et chez celles qui étaient plus âgées au moment de l'immigration. Ces données peuvent contribuer à l'élaboration de programmes de prévention de la tuberculose destinés aux personnes nées à l'étranger

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.100

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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