Global perspectives on tuberculosis in prisons and incarceration centers - Risk factors, priority needs, challenges for control and the way forward
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) remains a prominent cause of illness and mortality worldwide. Prisons are hotspots for TB transmission worldwide. We reviewed the literature on TB in prisons worldwide, including TB risk factors, delays in diagnosis including drug resistance, the treatment accorded, and operational and logistical issues of TB care in prison. The quantity and quality of data on TB in prisons varies worldwide. The TB incidence rate in prisons varies by World Health Organization region, with African countries having the highest rates of TB and TB/HIV co-infection. Its incidence rate among inmates is about 10 times higher than that of the general population. The growing prevalence of multidrug-resistant TB is particularly concerning, as it may affect high-risk settings and disproportionately affects vulnerable populations, such as prisoners and incarcerated individuals who go undiagnosed for extended periods of time. Factors that drive the high TB rates in prisons include limited access to health services such as TB care, overcrowding, poor ventilation, malnutrition, HIV, alcohol use disorders, illegal drug use, smoking, and other comorbidities, compounded by limited access to healthcare. Addressing TB in prisons requires a multifaceted approach, that includes improving living conditions, enhancing healthcare services, and developing innovative detection methods. The ongoing conflicts in Europe, the Middle East, Asia, and Africa further complicated TB prevention and control efforts in prisons, emphasizing the need for targeted interventions to address TB in these high-risk settings. Structured interventions tailored to the specific risk factors present in each environment should be investigated to effectively focus measures aimed at diminishing the overall burden of TB in prisons. Electronic record-keeping worldwide will allow for accurate data to be collected and shared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».