Latent tuberculosis infection in healthcare workers in low- and middle-income countries: an updated systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare workers (HCWs) are at increased risk of latent tuberculosis (TB) infection (LTBI) and TB disease.We conducted an updated systematic review of the prevalence and incidence of LTBI in HCWs in low- and middle-income countries (LMICs), associated factors, and infection control practices. We searched MEDLINE, Embase and Web of Science (January 1, 2005-June 20, 2017) for studies published in any language. We obtained pooled estimates using random effects methods and investigated heterogeneity using meta-regression.85 studies (32 630 subjects) were included from 26 LMICs. Prevalence of a positive tuberculin skin test (TST) was 14-98% (mean 49%); prevalence of a positive interferon-γ release assay (IGRA) was 9-86% (mean 39%). Countries with TB incidence ≥300 per 100 000 had the highest prevalence (TST: pooled estimate 55%, 95% CI 41-69%; IGRA: pooled estimate 56%, 95% CI 39-73%). Annual incidence estimated from the TST was 1-38% (mean 17%); annual incidence estimated from the IGRA was 10-30% (mean 18%). The prevalence and incidence of a positive test was associated with years of work, work location, TB contact and job category. Only 15 studies reported on infection control measures in healthcare facilities, with limited implementation.HCWs in LMICs in high TB incidence settings remain at increased risk of acquiring LTBI. There is an urgent need for robust implementation of infection control measures.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».