High prevalence of latent tuberculosis and bloodborne virus infection in a homeless population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Urban homeless populations in the UK have been shown to have high rates of active tuberculosis, but less is known about the prevalence of latent tuberculosis infection (LTBI). This study aimed to estimate the prevalence of LTBI among individuals using homeless hostels in London. METHODS: We performed a cross-sectional survey with outcome follow-up in homeless hostels in London. Our primary outcome was prevalence of LTBI. Recruitment for the study took place between May 2011 and June 2013. To estimate an LTBI prevalence of 10% with 95% CIs between 8% and 13%, we required 500 participants. RESULTS: 491/804 (61.1%) individuals agreed to be screened. The prevalence of LTBI was 16.5% (81/491; 95% CI 13.2 to 19.8). In UK-born individuals, a history of incarceration was associated with increased risk of LTBI (OR 3.49; 95% CI 1.10 to 11.04; P=0.018) after adjusting for age, length of time spent homeless and illicit drug use. Of the three subjects who met English treatment guidelines for LTBI at the time of the study, none engaged with services after referral for treatment. Prevalence of past hepatitis B infection was 10.4% (51/489; 95% CI 7.7 to 13.1), and 59.5% (291/489; 95% CI 55.1 to 63.9) of individuals were non-immune. Prevalence of current hepatitis C infection was 10.4% (51/489; 95% CI 7.8 to 13.1). CONCLUSIONS: This study demonstrates the high prevalence of LTBI in homeless people in London and the associated poor engagement with care. There is a large unmet need for LTBI and hepatitis C infection treatment, and hepatitis B vaccination, in this group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».