Risk of tuberculosis infection and disease associated with work in health care settings.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) in health care workers (HCWs) was not considered a serious problem following the advent of effective antibiotic therapy. Interest was re-stimulated by the occurrence of several major nosocomial outbreaks. METHODS: We have reviewed the available published literature regarding prevalence and incidence of TB infection and disease among HCWs in countries categorised by mean income. We included studies published in English since 1960 from low- and middle-income countries (LMICs) and since 1990 from high-income countries (HICs). We excluded outbreak reports and studies based only on questionnaires. RESULTS: The median prevalence of latent TB infection (LTBI) in HCWs was 63% (range 33-79%) in LMICs and 24% in HICs (4-46%). Among HCWs from LMICs, LTBI was consistently associated with markers of occupational exposure, but in HICs it was more often associated with non-occupational factors. The median annual incidence of TB infection attributable to health care work was 5.8% (range 0-11%) in LMICs and 1.1% (0.2-12%) in HICs. Rates of active TB in HCWs were consistently higher than in the general population in all countries, although findings were variable in HICs. Administrative infection control measures had a modest impact in LMICs, yet seemed the most effective in HICs. CONCLUSIONS: TB remains a very important occupational risk for HCWs in LMICs and for workers in some institutions in HICs. Risk appears particularly high when there is increased exposure combined with inadequate infection control measures.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».