Epidemiological situation of mycobacterioses in Ukraine and the worldwide at the beginning of the 21st century: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
The lack of a unified reporting system for clinical outbreaks of mycobacterioses makes it difficult to objectively assess the epidemiological situation and identify patterns in the epidemic process, despite the growing relevance of this issue in human and veterinary medicine. The aim of this review was to study the epidemiological and aetiopathogenetic aspects of mycobacterioses in Ukraine and other countries on different continents. A comparative-geographic method and epidemiological analysis method were used in the study. As a result, it was found that in Ukraine, mycobacterioses in humans are widespread, with 94% of cases manifesting as pulmonary forms, often forming mixed infections with tuberculosis, making them difficult to diagnose. The most common aetiological factor is M. avium complex and disseminated mycobacteriosis usually develops in HIV-infected patients. In most of the analysed countries (Japan, South Korea, Iran, Turkey, Pakistan, Saudi Arabia, Egypt, Oman, Kuwait, China, France, Great Britain, Italy, Greece, Czech Republic, Poland, USA, Canada, Brazil, Australia and several African countries) during the period 2000-2023, there was an observed increase in the incidence of lung diseases caused by non-tuberculous mycobacteria, including an 8-fold rise in South Korea; an annual growth of 8% in the USA; and a 2.3-fold increase in Queensland (Australia) from 11.1 pcm in 2001 to 25.88 pcm in 2016. It was established that the epidemiological features of mycobacterioses are the predominant infection of patients with rapidly growing mycobacteria; an increased risk of mycobacterial infection with increasing age; detection of M. avium complex, M. abscessus complex, M. kansasii and M. fortuitum as the most common cause of mycobacterioses
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».