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Enregistrement W2017640907 · doi:10.3201/eid0807.010506

High Risk for Tuberculosis in Hospital Physicians, Peru

2002· letter· en· W2017640907 sur OpenAlexaboutno aff
Nilo Bonifacio, Mayuko Saito, Robert H. Gilman, Fay Leung, Nancy Cordova Chavez, Jesús Chacaltana Huarcaya, Carlos Vera Quispe

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2002
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthFogarty International CenterNational Institutes of HealthJohns Hopkins UniversityUnited States Agency for International Development
Mots-clésMedicineTuberculosisTuberculinIncidence (geometry)PopulationPediatricsEmergency medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Occupational exposure to Mycobacterium tuberculosis poses a major risk to medical staff worldwide.In areas of high tuberculosis (TB) incidence such as Peru (228-364 cases/100,000 [1,2]), the risk for hospital workers may be 40 times greater than that for the general population (3).Prospective studies to evaluate the precise occupational risk to medical staff in developing countries with a high incidence of TB disease are lacking.We evaluated the incidence of TB skin test (TST) conversion and TB disease in interns and residents in a teaching hospital in Lima, Peru.Our study included 54 medical interns and 45 residents who began training in April 2000 at the Carrión Hospital, where all patients with TB are housed in wards without respiratory isolation.Each study participant had an initial evaluation before beginning hospital training.TST and chest radiographs were performed on entry into the study and 11 months later.TSTs were performed by the standard Mantoux technique, that is, intradermal injection of purified protein derivative (5 tuberculin units/0.1 mL) (Connaught Ltd., Ontario, Canada).Indurations were measured 48-72 hours later.A positive result was defined as an induration >10 mm.TST conversion from a negative to a positive result was defined as an increase of >10 mm in induration, according to criteria of the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (4).Every 3 months, physicians were screened for signs and symptoms of TB, and at 9 months they were interviewed for risk factors such as area of service, contact with active TB cases, and usage of an approved mask (N95 type).All statistical analyses were performed by using STATA 7.0 (Stata Corporation, College Station, TX).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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