The impact of migration on tuberculosis epidemiology and control in high-income countries: a review
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) causes significant morbidity and mortality in high-income countries with foreign-born individuals bearing a disproportionate burden of the overall TB case burden in these countries. In this review of tuberculosis and migration we discuss the impact of migration on the epidemiology of TB in low burden countries, describe the various screening strategies to address this issue, review the yield and cost-effectiveness of these programs and describe the gaps in knowledge as well as possible future solutions.The reasons for the TB burden in the migrant population are likely to be the reactivation of remotely-acquired latent tuberculosis infection (LTBI) following migration from low/intermediate-income high TB burden settings to high-income, low TB burden countries.TB control in high-income countries has historically focused on the early identification and treatment of active TB with accompanying contact-tracing. In the face of the TB case-load in migrant populations, however, there is ongoing discussion about how best to identify TB in migrant populations. In general, countries have generally focused on two methods: identification of active TB (either at/post-arrival or increasingly pre-arrival in countries of origin) and secondly, conditionally supported by WHO guidance, through identifying LTBI in migrants from high TB burden countries. Although health-economic analyses have shown that TB control in high income settings would benefit from providing targeted LTBI screening and treatment to certain migrants from high TB burden countries, implementation issues and barriers such as sub-optimal treatment completion will need to be addressed to ensure program efficacy.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».