When students become patients: TB disease among medical undergraduates in Cape Town, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students acquire latent tuberculosis (TB) infection at a rate of 23 cases/100 person-years. The frequency and impact of occupational TB disease in this population are unknown. METHODS: A self-administered questionnaire was distributed via email and social media to current medical students and recently graduated doctors (2010 - 2015) at two medical schools in Cape Town. Individuals who had developed TB disease as undergraduate students were eligible to participate. Quantitative and qualitative data collected from the questionnaire and semi-structured interviews were analysed with descriptive statistics and a framework approach to identify emerging themes. RESULTS: Twelve individuals (10 female) reported a diagnosis of TB: pulmonary TB (n=6), pleural TB (n=3), TB lymphadenitis (n=2) and TB spine (n=1); 2/12 (17%) had drug-resistant disease (DR-TB). Mean diagnostic delay post consultation was 8.1 weeks, with only 42% of initial diagnoses being correct. Most consulted private healthcare providers (general practitioners (n=7); pulmonologists (n=4)), and nine underwent invasive procedures (bronchoscopy, pleural fluid aspiration and tissue biopsy). Substantial healthcare costs were incurred (mean ZAR25 000 for drug-sensitive TB, up to ZAR104 000 for DR-TB). Students struggled to obtain treatment, incurred high transport costs and missed academic time. Students with DR-TB interrupted their studies and experienced severe side-effects (hepatotoxicity, depression and permanent ototoxicity). Most participants cited poor TB infection-control practices at their training hospitals as a major risk factor for occupational TB. CONCLUSIONS: Undergraduate medical students in Cape Town are at high risk of occupationally acquired TB, with an unmet need for comprehensive occupational health services and support.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».