Impact of COVID-19 on diagnosis of tuberculosis, multidrug-resistant tuberculosis, and on mortality in 11 countries in Europe, Northern America, and Australia. A Global Tuberculosis Network study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although evidence is growing on the overall impact of the COVID-19 pandemic on tuberculosis (TB) services, global studies based on national data are needed to better quantify the extent of the impact and the countries' preparedness to tackle the two diseases. The aim of this study was to compare the number of people with new diagnoses or recurrence of TB disease, the number of drug-resistant (DR)-TB, and the number of TB deaths in 2020 vs 2019 in 11 countries in Europe, Northern America, and Australia. METHODS: TB managers or directors of national reference centers of the selected countries provided the agreed-upon variables through a validated questionnaire on a monthly basis. A descriptive analysis compared the incidence of TB and DR-TB and mortality of the pre-COVID-19 year (2019) vs the first year of the COVID-19 pandemic (2020). RESULTS: Comparing 2020 vs 2019, lower number of TB cases (new diagnosis or recurrence) was notified in all countries (except USA-Virginia and Australia), and fewer DR-TB notifications (apart from France, Portugal, and Spain). The deaths among TB cases were higher in 2020 compared to 2019 in most countries with three countries (France, The Netherlands, USA-Virginia) reporting minimal TB-related mortality. CONCLUSIONS: A comprehensive evaluation of medium-term impact of COVID-19 on TB services would benefit from similar studies in multiple settings and from global availability of treatment outcome data from TB/COVID-19 co-infected patients.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».