Coverage and yield of entry and follow-up screening for tuberculosis among new immigrants
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to determine the effectiveness of entry screening for tuberculosis and biannual follow-up screening among new immigrants in The Netherlands. To achieve this, the present authors analysed screening, prevalence and incidence data of 68,122 immigrants, who were followed for 29 months. Patients diagnosed within 5 months and 6-29 months after entry screening were considered to be detected at entry and during the follow-up period, respectively. Coverage of the second to fifth screening rounds was 59, 46, 36 and 34%, respectively. Yield of entry screening was 119 per 100,000 individuals, and prevalence at entry was 131 per 100,000. Average yield of follow-up screening was highest among immigrants with abnormalities on chest radiography (CXR) at entry (902 per 100,000 individuals). When excluding these, yield of follow-up screening was 9, 37 and 97 per 100,000 screenings for immigrants from countries with tuberculosis incidences of <100, 100-200 and >200 per 100,000, respectively. The incidence during follow-up in individuals with a normal CXR was 11, 58 and 145 per 100,000 person-yrs follow-up in these groups. The proportion of cases detected through screening declined per screening round from 91 to 31%. Yield of entry screening was high. Overall coverage and yield of follow-up screening was low. Follow-up screening of immigrants with a normal chest radiograph from countries with an incidence of <200 per 100,000 individuals was therefore discontinued.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».