When students become patients: TB disease among medical undergraduates in Cape Town, South Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,004 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle