Screening program for latent tuberculosis infection in asylum seekers - a single center experience in Pavia, Italy.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The management of Latent Tuberculosis Infection is crucial in fighting Tuberculosis worldwide, and particularly in low incidence European Countries. While guidelines for the management of Tuberculosis in newly arrived immigrants have been issued by the European Center for Disease Control and Prevention and by the National Health Authorities in Italy, these are not widely implemented yet at local level. STUDY DESIGN: We report our program for the screening of Latent Tuberculosis Infection and active Tuberculosis in asylum seekers, jointly implemented by Public Health Authorities and the Infectious Diseases Department of a tertiary care, teaching hospital in Northern Italy. METHODS: We reviewed records of the asylum seekers who were screened at our center via Tuberculin Skin Test and/or Interferon Gamma Release Assay plus chest X-ray and either treated with Isoniazid Preventive Treatment or for active Tuberculosis Disease in case of positive results. RESULTS: We screened 726 migrants, mostly males (97.3%) and from Sub-Saharan Africa (82.2%) and found a high adherence rate for both screening (98.2%) and Isoniazid Preventive Treatment (90.1%). In addition, we found seven cases of active Tuberculosis. CONCLUSIONS: Latent Tuberculosis Infection screening and treatment proved feasible in our program, which should be systematically implemented in asylum seekers reaching Europe.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».