Influenza and tuberculosis co‐infection: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are limited data on risk of severe disease or outcomes in patients with influenza and pulmonary tuberculosis (PTB) co-infection compared to those with single infection. METHODS: We conducted a systematic review of published literature on the interaction of influenza viruses and PTB. Studies were eligible for inclusion if they presented data on prevalence, disease association, presentation or severity of laboratory-confirmed influenza among clinically diagnosed or laboratory-confirmed PTB cases. We searched eight databases from inception until December 2018. Summary characteristics of each study were extracted, and a narrative summary was presented. Cohort or case-control studies were assessed for potential bias using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: We assessed 5154 abstracts, reviewed 146 manuscripts and included 19 studies fulfilling selection criteria (13 human and six animal). Of seven studies reporting on the possible effect of the underlying PTB disease in patients with influenza, three of four analytical studies reported no association with disease severity of influenza infection in those with PTB, whilst one study reported PTB as a risk factor for influenza-associated hospitalization. An association between influenza infection and PTB disease was found in three of five analytical studies; whereas the two other studies reported a high frequency of PTB disease progression and complications among patients with seasonal influenza co-infection. CONCLUSION: Human analytical studies of an association between co-infection and severe influenza- or PTB-associated disease or increased prevalence of influenza co-infection in individuals' hospitalized for PTB were not conclusive. Data are limited from large, high-quality, analytical epidemiological studies with laboratory-confirmed endpoints.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».