The challenges of tuberculosis control in protracted conflict: The case of Syria
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Syria's protracted conflict has resulted in ideal conditions for the transmission of tuberculosis (TB) and the cultivation of drug-resistant strains. This paper compares TB control in Syria before and after the conflict using available data, examines the barriers posed by protracted conflict and those specific to Syria, and discusses what measures can be taken to address the control of TB in Syria. RESULTS: Forced mass displacement and systematic violations of humanitarian law have resulted in overcrowding and the destruction of key infrastructure, leading to an increased risk of both drug-sensitive and resistant TB, while restricting the ability to diagnose, trace contacts, treat, and follow-up. Pre-conflict, TB in Syria was officially reported at 22 per 100 000 population; the official figure for 2017 of 19 per 100 000 is likely a vast underestimate given the challenges and barriers to case detection. Limited diagnostics also affect the diagnosis of multidrug- and rifampicin-resistant TB, reported as comprising 8.8% of new diagnoses in 2017. CONCLUSIONS: The control of TB in Syria requires a multipronged, tailored, and pragmatic approach to improve timely diagnosis, increase detection, stop transmission, and mitigate the risk of drug resistance. Solutions must also consider vulnerable populations such as imprisoned and besieged communities where the risk of drug resistance is particularly high, and must recognize the limitations of national programming. Strengthening capacity to control TB in Syria with particular attention to these factors will positively impact other parallel conditions; this is key as attention turns to post-conflict reconstruction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».