Occupational Tuberculosis Among Laboratory Workers in South Africa: Applying a Surveillance System to Strengthen Prevention and Control
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) is recognized as an important health risk for health workers, however, the absence of occupational health surveillance has created knowledge gaps regarding occupational infection rates and contributing factors. This study aimed to determine the rates and contributing factors of active TB cases in laboratory healthcare employees at the National Health Laboratory Service (NHLS) in South Africa, as identified from an occupational surveillance system. METHODS: TB cases were reported on the Occupational Health and Safety Information System (OHASIS), which recorded data on occupation type and activities and factors leading to confirmed TB. Data collected from 2012 to 2019 were used to calculate and compare TB risks within NHLS occupational groups. RESULTS: During the study period, there were 92 cases of TB identified in the OHASIS database. General workers, rather than skilled and unskilled laboratory workers and medical staff, had the highest incidence rate (422 per 100,000 person-years). OHASIS data revealed subgroups that seemed to be well protected, while pointing to exposure situations that beckoned policy development, as well as identified subgroups of workers for whom better training is warranted. CONCLUSIONS: Functional occupational health surveillance systems can identify subgroups most at risk as well as areas of programme success and areas where increased support is needed, helping to target and monitor policy and procedure modification and training needs.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».