Tuberculosis among correctional facility workers: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prison inmates can transmit tuberculosis, including drug-resistant strains, to correctional facility workers and the community. In this systematic literature review, we investigated the magnitude of active and latent tuberculosis infection (LTBI) and associated risk factors among correctional facility workers. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, LILACS, Cochrane CENTRAL, ISI Web of Science, CINAHL, and SCOPUS databases (January 1, 1989-December 31, 2017) for studies with the MeSH terms "prison" (and similar) AND "tuberculosis", without language restriction. We searched for gray literature in Google Scholar and conference proceedings. Stratified analyses according to tuberculosis burden were performed. RESULTS: Of the 974 titles identified, 15 (nine good, six fair quality) fulfilled the inclusion criteria (110,393 correctional facility workers; six countries; 82,668 active tuberculosis; 110,192 LTBI). Pooled LTBI prevalence and incidence rates were 26% (12-42, I2 = 99.0%) and 2% (1-3, I2 = 98.6%), respectively. LTBI prevalence reached 44% (12-79, I2 = 99.0%) in high-burden countries. Active tuberculosis was reported only in low-burden countries (incidence range, 0.61-450/10,000 correctional facility workers/year). LTBI-associated risk factors included job duration, older age, country of birth, current tobacco smoking, reported contact with prisoners, and BCG vaccination. CONCLUSION: Despite the risk of bias and high heterogeneity, LTBI was found to be prevalent in correctional facility workers, mainly in high-burden countries. LTBI risk factors suggest both occupational and community exposure. Active tuberculosis occurrence in low-burden countries suggests higher vulnerability from recent infection among correctional facility workers in these countries. Systematic surveillance and infection control measures are necessary to protect these highly vulnerable workers.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».