Active and latent tuberculosis in refugees and asylum seekers: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In 2018, there were 70.8 million refugees, asylum seekers and persons displaced by wars and conflicts worldwide. Many of these individuals face a high risk for tuberculosis in their country of origin, which may be accentuated by adverse conditions endured during their journey. We summarised the prevalence of active and latent tuberculosis infection in refugees and asylum seekers through a systematic literature review and meta-analyses by country of origin and host continent. Methods Articles published in Medline, EMBASE, Web of Science and LILACS from January 2000 to August 2017 were searched for, without language restriction. Two independent authors performed the study selection, data extraction and quality assessment. Random effect models were used to estimate average measures of active and latent tuberculosis prevalence. Sub-group meta-analyses were performed according to country of origin and host continent. Results Sixty-seven out of 767 identified articles were included, of which 16 entered the meta-analyses. Average prevalence of active and latent tuberculosis was 1331 per 100 thousand inhabitants [95% confidence interval (CI) = 542–2384] and 37% (95% CI = 23–52%), respectively, both with high level of heterogeneity (variation in estimative attributable to heterogeneity [I 2 ] = 98.2 and 99.8%). Prevalence varied more according to countries of origin than host continent. Ninety-one per cent of studies reported routine screening of recently arrived immigrants in the host country; two-thirds confirmed tuberculosis bacteriologically. Many studies failed to provide relevant information. Conclusion Tuberculosis is a major health problem among refugees and asylum seekers and should be given special attention in any host continent. To protect this vulnerable population, ensuring access to healthcare for early detection for prevention and treatment of the disease is essential.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».