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Enregistrement W4408622019 · doi:10.1016/j.ijregi.2025.100621

Global perspectives on tuberculosis in prisons and incarceration centers - Risk factors, priority needs, challenges for control and the way forward

2025· review· en· W4408622019 sur OpenAlexaff
Peter S. Nyasulu, David S.C. Hui, Peter Mwaba, Jacques Lukenze Tamuzi, Doris Yasinti Sakala, Francine Ntoumi, Markus Maeurer, Delia Goletti, Eskild Petersen, Alimuddin Zumla

Notice bibliographique

RevueIJID Regions · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesRoskilde UniversitetHorizon 2020 Framework ProgrammeCarlsbergfondetDanmarks GrundforskningsfondMinistry of HealthNational Institute for Health and Care ResearchQIAGEN
Mots-clésMedicineOvercrowdingTuberculosisPsychological interventionEnvironmental healthPrisonHealth carePopulationEconomic growthPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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