Prevalence and determinants of latent tuberculosis infection among frontline tuberculosis healthcare workers in southeastern China: A multilevel analysis by individuals and health facilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Healthcare workers (HCWs) are at high risk of latent tuberculosis infection (LTBI), and the baseline prevalence of LTBI among frontline TB HCWs in southeastern China remains unknown. The aim of this study was to assess the prevalence of LTBI among TB HCWs and to analyze factors associated with LTBI at both the individual and institutional level. METHODS: Based on a cross-sectional study design, 31 out of 89 TB-designated hospitals in Zhejiang Province of China were selected. Information on TB infection control measures was collected through field visits to each of the selected hospitals. All TB HCWs from the selected hospitals were recruited to answer a questionnaire and to undergo LTBI testing by TB interferon gamma release assay. Univariate analyses and a generalized linear mixed model were applied to analyze factors associated with LTBI at both the individual and hospital level. RESULTS: A total of 487 TB HCWs were recruited at the 31 TB-designated hospitals; 33.9% of them tested positive for LTBI. At the institutional level, a low TB epidemic level, regular infection control training for HCWs, and regular maintenance of ultraviolet disinfection equipment were found to be significantly associated with a lower LTBI rate among HCWs. At the individual level, alcohol use, a greater number of years working on TB, and a longer weekly duration of contact with TB patients were identified as associated factors for LTBI among HCWs. CONCLUSIONS: The LTBI rate among frontline TB HCWs was found to be high in southeastern China. Factors at the institutional and individual level could both affect the prevalence of LTBI among HCWs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».