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Enregistrement W3163949887 · doi:10.1093/jtm/taab069

Multidrug-resistant tuberculosis imported into low-incidence countries—a GeoSentinel analysis, 2008–2020

2021· article· en· W3163949887 sur OpenAlexafffund
Johannes Eimer, Calvin Patimeteeporn, Mogens Jensenius, Effrossyni Gkrania‐Klotsas, Alexandre Duvignaud, Elizabeth D. Barnett, Natasha S. Hochberg, Lin H. Chen, Elena Trigo, Maximilian Gertler, Christina Greenaway, Martin P. Grobusch, Kristina M Angelo, Davidson H. Hamer, Éric Caumes, Hilmir Ásgeirsson

Notice bibliographique

RevueJournal of Travel Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaCenters for Disease Control and PreventionInternational Society of Travel Medicine
Mots-clésMedicineInterquartile rangeTuberculosisRifampicinEpidemiologyIncidence (geometry)Drug resistanceMultiple drug resistanceInternal medicineExtensively drug-resistant tuberculosisIsoniazidPediatricsMycobacterium tuberculosisPathologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early detection of imported multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) is crucial, but knowledge gaps remain about migration- and travel-associated MDR-TB epidemiology. The aim was to describe epidemiologic characteristics among international travellers and migrants with MDR-TB. METHODS: Clinician-determined and microbiologically confirmed MDR-TB diagnoses deemed to be related to travel or migration were extracted from GeoSentinel, a global surveillance network of travel and tropical medicine clinics, from January 2008 through December 2020. MDR-TB was defined as resistance to both isoniazid and rifampicin. Additional resistance to either a fluoroquinolone or a second-line injectable drug was categorized as pre-extensively drug-resistant (pre-XDR) TB, and as extensively drug-resistant (XDR) TB when resistance was detected for both. Sub-analyses were performed based on degree of resistance and country of origin. RESULTS: Of 201 patients, 136 had MDR-TB (67.7%), 25 had XDR-TB (12.4%), 23 had pre-XDR TB (11.4%) and 17 had unspecified MDR- or XDR-TB (8.5%); 196 (97.5%) were immigrants, of which 92 (45.8%) originated from the former Soviet Union. The median interval from arrival to presentation was 154 days (interquartile range [IQR]: 10-751 days); 34.3% of patients presented within 1 month after immigration, 30.9% between 1 and 12 months and 34.9% after ≥1 year. Pre-XDR- and XDR-TB patients from the former Soviet Union other than Georgia presented earlier than those with MDR-TB (26 days [IQR: 8-522] vs. 369 days [IQR: 84-827]), while patients from Georgia presented very early, irrespective of the level of resistance (8 days [IQR: 2-18] vs. 2 days [IQR: 1-17]). CONCLUSIONS: MDR-TB is uncommon in traditional travellers. Purposeful medical migration may partly explain differences in time to presentation among different groups. Public health resources are needed to better understand factors contributing to cross-border MDR-TB spread and to develop strategies to optimize care of TB-infected patients in their home countries before migration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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