The effectiveness and cost-effectiveness of screening for latent tuberculosis among migrants in the EU/EEA: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Migrants account for a large and growing proportion of tuberculosis (TB) cases in low-incidence countries in the European Union/European Economic Area (EU/EEA) which are primarily due to reactivation of latent TB infection (LTBI). Addressing LTBI among migrants will be critical to achieve TB elimination. Methods: We conducted a systematic review to determine effectiveness (performance of diagnostic tests, efficacy of treatment, uptake and completion of screening and treatment) and a second systematic review on cost-effectiveness of LTBI screening programmes for migrants living in the EU/EEA. Results: We identified seven systematic reviews and 16 individual studies that addressed our aims. Tuberculin skin tests and interferon gamma release assays had high sensitivity (79%) but when positive, both tests poorly predicted the development of active TB (incidence rate ratio: 2.07 and 2.40, respectively). Different LTBI treatment regimens had low to moderate efficacy but were equivalent in preventing active TB. Rifampicin-based regimens may be preferred because of lower hepatotoxicity (risk ratio = 0.15) and higher completion rates (82% vs 69%) compared with isoniazid. Only 14.3% of migrants eligible for screening completed treatment because of losses along all steps of the LTBI care cascade. Limited economic analyses suggest that the most cost-effective approach may be targeting young migrants from high TB incidence countries. Discussion: The effectiveness of LTBI programmes is limited by the large pool of migrants with LTBI, poorly predictive tests, long treatments and a weak care cascade. Targeted LTBI programmes that ensure high screening uptake and treatment completion will have greatest individual and public health benefit.
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 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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».