Tuberculosis incidence in foreign-born people residing in European countries in 2020
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundEuropean-specific policies for tuberculosis (TB) elimination require identification of key populations that benefit from TB screening.AimWe aimed to identify groups of foreign-born individuals residing in European countries that benefit most from targeted TB prevention screening.MethodsThe Tuberculosis Network European Trials group collected, by cross-sectional survey, numbers of foreign-born TB patients residing in European Union (EU) countries, Iceland, Norway, Switzerland and the United Kingdom (UK) in 2020 from the 10 highest ranked countries of origin in terms of TB cases in each country of residence. Tuberculosis incidence rates (IRs) in countries of residence were compared with countries of origin.ResultsData on 9,116 foreign-born TB patients in 30 countries of residence were collected. Main countries of origin were Eritrea, India, Pakistan, Morocco, Romania and Somalia. Tuberculosis IRs were highest in patients of Eritrean and Somali origin in Greece and Malta (both > 1,000/100,000) and lowest among Ukrainian patients in Poland (3.6/100,000). They were mainly lower in countries of residence than countries of origin. However, IRs among Eritreans and Somalis in Greece and Malta were five times higher than in Eritrea and Somalia. Similarly, IRs among Eritreans in Germany, the Netherlands and the UK were four times higher than in Eritrea.ConclusionsCountry of origin TB IR is an insufficient indicator when targeting foreign-born populations for active case finding or TB prevention policies in the countries covered here. Elimination strategies should be informed by regularly collected country-specific data to address rapidly changing epidemiology and associated risks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».