High prevalence and risk factors associated with latent tuberculous infection in two Colombian prisons
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Two prisons in Medellín and Itagüí, Colombia. OBJECTIVE: To determine the prevalence of tuberculin skin test (TST) positivity in prisoners and the annual risk of tuberculous infection (ARTI), to identify risk factors associated with a positive result, and to describe progression to active disease. DESIGN: Cross-sectional study. Inmates were included if time of incarceration was ⩾1 year and excluded if subjects had had previous or active tuberculosis (TB), or conditions that could hamper TST administration or interpretation. RESULTS: We screened 1014 inmates. The overall prevalence of TST positivity was 77.6%. The first TST administration resulted in 66% positivity, and the second TST an additional 11.6%. In Prison One, the ARTI was 5.09% in high TB incidence cell blocks and 2.72% in low TB incidence blocks. In Prison Two, the ARTI was 2.77%. Risk factors associated with TST positivity were history of previous incarceration and length of incarceration. Among all those included in the study, four individuals developed active pulmonary TB. CONCLUSION: Prevalence of TST positivity in prisoners and the ARTI were higher than in the general population, but differed between prisons; it is important to apply a second TST to avoid an overestimation of converters during follow-up.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».