Epidemiological Differences in Hajj-Acquired Airborne Infections in Pilgrims Arriving from Low and Middle-Income versus High-Income Countries: A Systematised Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematised review aims to compare the epidemiological patterns of Hajj-acquired airborne infections among pilgrims from low and middle-income countries (LMIC) versus those from high-income countries (HIC). A PubMed search was carried out for all published articles before February 2023, using a combination of MeSH terms and text words. The Newcastle–Ottawa Scale (NOS) was used to assess data quality. From a total of 453 titles identified, 58 studies were included in the review (LMIC = 32, and HIC = 26). In the pooled sample, there were 27,799 pilgrims aged 2 days to 105 years (male: female = 1.3:1) from LMIC and 70,865 pilgrims aged 2 months to 95 years (male: female = 1:1) from HIC. Pilgrims from both HIC and LMIC had viral and bacterial infections, but pilgrims from HIC tended to have higher attack rates of viral infections than their LMIC counterparts. However, the attack rates of bacterial infections were variable: for instance, pilgrims from LMIC seemed to have higher rates of meningococcal infections (0.015–82% in LMIC vs. 0.002–40% in HIC) based on the study population, but not Mycobacterium tuberculosis (0.7–20.3% in LMIC vs. 38% in HIC). Targeted measures are needed to prevent the spread of airborne infections at Hajj.
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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».