<i>Mycobacterium tuberculosis</i> infection and disease in healthcare workers in a tertiary referral hospital in Bandung, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Background Healthcare workers (HCWs), especially in high tuberculosis (TB) incidence countries, are at risk of Mycobacterium tuberculosis infection and TB disease, likely due to greater exposure to TB cases and variable implementation of infection control measures. Aim We aimed to estimate the prevalence of tuberculin skin test (TST) positivity, history of TB and to identify associated risk factors in HCWs employed at a tertiary referral hospital in Bandung, Indonesia. Methods A cross-sectional study was conducted from April to August 2018. A stratified sample of the HCWs were recruited, screened by TST, assessed for TB symptoms, history of TB disease and possible risk factors. Prevalence of positive TST included diagnosis with TB after starting work. HCWs with TB disease diagnosed earlier were excluded. Survey weights were used for all analyses. Possible risk factors were examined using logistic regression; adjusted odds ratios and 95% confidence intervals (CI) are presented. Results Of 455 HCWs recruited, 42 reported a history of TB disease (25 after starting work) and 395 had a TST result. The prevalence of positive TST was 76.9% (95% CI 72.6–80.8%). The odds increased by 7% per year at work (95% CI 3–11%) on average, with a rapid rise in TST positivity up to 10 years of work and then a plateau with around 80% positive. Discussion A high proportion of HCWs had a history of TB or were TST positive, increasing with longer duration of work. A package of TB infection control measures is needed to protect HCWs from Mycobacterium tuberculosis infection.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».