Background: Tuberculosis (TB) remains a leading source of mortality, causing almost 2 million deaths per year. The established TB control strategy (the Directly Observed Treatment Short- Course (DOTS) strategy) has been successful in increasing access to basic diagnosis and treatment, but does not adequately address several challenges to control including drug resistance. In order to improve global TB control, many new technologies are being developed and evaluated. Computer simulation models can help policy makers prioritize interventions. The overall objective of this thesis was to develop a comprehensive TB transmission model that could be used to improve our understanding of the modern epidemiology of TB and to use it to evaluate the impact of different interventions for control. Methods: Using deterministic decision tree methods, a TB disease model was built that accounted for dynamic TB transmission, changing population health, and drug resistance (initial and acquired). Input data for models were obtained from published sources. Predicted outcomes included: number of infections generated in the population, TB incidence, TB-related mortality and acquired drug resistance. Once developed and validated, various control scenarios were evaluated using decision analysis. Results: A comprehensive TB transmission model that ultimately incorporated drug resistance was successfully developed and validated. Changing background population health (as measured through changing life expectancy) was found to be an important determinant of modern TB trends, and when modeled in one country accounted for a substantial proportion of the observed decline in TB incidence. In models that examined TB treatment specifically, standardized treatment regimens were predicted to generate substantial amounts of drug resistance. Despite this finding, when compared to other control scenarios, maximizing case detection was predicted to have the greatest impact on TB mortality and / Cadre: La tuberculose (TB) demeure une des causes les plus importantes de mortalité, responsable de près de 2 millions de décès par année, dans le monde. La stratégie établie de contrôle de la TB (traitement directement observé, courte période (DOTS)) a réussi à accroître l'accès au diagnostique et au traitement de base mais n'aborde pas adéquatement les défis reliés au contrôle de la TB tel que la pharmacorésistance. Plusieurs technologies novatrices sont développées et évaluées dans le but d'améliorer le contrôle global la TB. Les modèles de simulation par ordinateur peuvent aider les décisionnaires politiques à prioriser les interventions. L'objectif global de cette thèse était d'élaborer un modèle polyvalent de transmission de la TB qui pourrait améliorer notre compréhension de l'épidémiologie moderne de la TB et être utilisé pour évaluer l'impact de diverses interventions de contrôle. Méthode : Un modèle de maladie TB fut élaboré à l'aide d'une méthode d'arbre à décision déterministe. Ce modèle tient compte de la transmission dynamique de la TB, de l'évolution de la santé populationnelle et de la pharmacorésistance (initiale et acquise). Les données d'entrée furent obtenues de sources publiées. Les résultats prédits incluent : nombre d'infections générées au sein de la population, incidence de la TB, taux de mortalité relié à la TB et pharmacorésistance acquise. Après développement et validation, plusieurs progiciels de contrôle furent évalués par analyse décisionnelle. Résultats : Un modèle polyvalent de transmission de la TB incorporant la pharmacorésistance fut ultimement élaboré et validé. L'évolution de la santé populationnelle, (telle que mesurée par un changement dans l'espérance de vie) est identifiée comme un important précurseur des tendances modernes de la TB et, lorsque modélisée dans un pays, justifiait une grande part du déclin de l'incidence de TB.$
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.94947 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Oxlade, Olivia Annie |
| Contributors | Richard Ian Menzies (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Epidemiology & Biostatistics) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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