Prevalence of Tuberculosis in HIV-positive Prisoners: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) and HIV constitute the main burden of infectious diseases worldwide. Imprisonment is an important risk factor for contracting TB, especially among those living with HIV. This systematic review summarizes the available data on the prevalence of TB among HIV-positive prisoners; which may support improved targeted TB/HIV prevention plans. We electronically examined published studies up to December 2017 with the aim of finding articles that investigated the prevalence of TB in HIV-positive prisoners. MEDLINE, SCOPUS, Embase, and Web of Science electronic databases were searched with no restriction on language or time. A random effects model was used to conduct the meta-analysis and generate a summary estimate for the global prevalence of TB among HIV-positive prisoners; and subgroup estimates by continent. The meta-analysis included 22 studies published from 1992 to 2016. In total, 2,465 articles were retrieved and 22 papers met inclusion criteria. Eligible papers contained 220,101 prisoners, with 1,611 cases of TB in 6,126 HIV-positive subjects. Globally, the pooled prevalence of TB in HIV-positive prisoners was 32.6% [95% confidence interval (CI): 27.5% to 38.2%; p-value for heterogeneity=0.001]. Results of the subgroup analysis by continent were as follows: Africa, 14% (CI: 8% to 24%); North/South America, 37% (CI: 31% to 44%); Asia, 35% (CI: 12% to 68%); and Europe, 25% (CI: 12% to 45%). CONCLUSIONS: The prevalence of TB among HIV-positive prisoners is high worldwide. Screening of TB in this population is essential for the treatment of both diseases. Syndemics of TB and HIV in prisoners during the past three decades have created an alarming situation across the world. Hence, coordinated policies are essential for the early identification and effective treatment of this vulnerable population.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,034 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».