Evaluating the role of primary care physicians in the treatment of latent tuberculosis: a population study
Bibliographic record
Abstract
Contexte: La tuberculose (TB) est encore une des plus importantes causes d'infections de mortalité et morbidité entre des adultes. Il y a presque 10 millions de nouveaux cas de tuberculose annuellement, et la TB latente (LTBI) et la plus importante source des nouveaux cas actifs. Les médecins de famille ont été identifiés comme jouant un rôle important dans le traitement de la LTBI; cependant, le vrai rôle qu'ils jouent et son impact doit être analysé en profondeur. Objectif: Estimer le taux d'achèvement du traitement chez les personnes recevant un traitement de la tuberculose latente lorsque le traitement est prescrit par un médecin de famille après contrôle de l'état de santé initial et d'autres caractéristiques des patients Conception de l'étude et la population: La province de Québec (Canada) offre un traitement antituberculeux gratuitement à tous ces résidents. La population étudiée se compose de tous les résidents du Québec à qui ont été prescrits, pendant 30 jours ou plus, la thérapie LTBI entre le 1 janvier 1998 et le 31 décembre 2005.La collecte des données: En utilisant les données de la Régie de l'Assurance Maladie du Québec, les données dépersonnalisées ont été extraites de la base de données de «Information personne assurée», le fichier des «Services médicaux», le fichier des «Services pharmaceutiques» et de le fichier des «Séjours-hospitaliers» (Med-Écho), tous liés à un identificateur unique du patient. Des statistiques descriptives de base ont été faites pour décrire la population à l'étude et pour déterminer la proportion du traitement initié par des médecins généralistes. Un modèle de régression logistique a été utilisé pour déterminer quels sont les facteurs qui étaient significativement associés à des taux d'achèvement, y compris le type de médecin prescripteur.Résultats: Vingt-six pour cent des prescriptions LTBI ont été initiées par des médecins généralistes. Cette proportion a diminué à partir de 1998 (28,7%) jusqu'en 2005 (21,1%). Un total de 6 059 (41,1%) personnes ont répondu au traitement. Les individus qui ont reçu des prescriptions par les médecins de famille étaient moins susceptibles de terminer le traitement de LTBI (OR: 0,80, IC 95%: 0,67- 0.95). Conclusions: Plus de la moitié des patients traités pour l'infection tuberculose latente ne finissent pas le traitement recommandé. Entre un tiers et un quart des prescriptions sont initiées par des médecins de famille. Les raisons pour lesquelles l'achèvement du traitement est moins probable chez des patients qui ont consulté un médecin de famille doit être recherché.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".