The association between alcohol use, alcohol use disorders and tuberculosis (TB). A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2004, tuberculosis (TB) was responsible for 2.5% of global mortality (among men 3.1%; among women 1.8%) and 2.2% of global burden of disease (men 2.7%; women 1.7%). The present work portrays accumulated evidence on the association between alcohol consumption and TB with the aim to clarify the nature of the relationship. METHODS: A systematic review of existing scientific data on the association between alcohol consumption and TB, and on studies relevant for clarification of causality was undertaken. RESULTS: There is a strong association between heavy alcohol use/alcohol use disorders (AUD) and TB. A meta-analysis on the risk of TB for these factors yielded a pooled relative risk of 2.94 (95% CI: 1.89-4.59). Numerous studies show pathogenic impact of alcohol on the immune system causing susceptibility to TB among heavy drinkers. In addition, there are potential social pathways linking AUD and TB. Heavy alcohol use strongly influences both the incidence and the outcome of the disease and was found to be linked to altered pharmacokinetics of medicines used in treatment of TB, social marginalization and drift, higher rate of re-infection, higher rate of treatment defaults and development of drug-resistant forms of TB. Based on the available data, about 10% of the TB cases globally were estimated to be attributable to alcohol. CONCLUSION: The epidemiological and other evidence presented indicates that heavy alcohol use/AUD constitute a risk factor for incidence and re-infection of TB. Consequences for prevention and clinical interventions are discussed.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».