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Enregistrement W4411508502 · doi:10.15407/scine21.03.099

Epidemiological Monitoring of Tuberculosis Among Military Personnel in Ukraine: the Impact of the War and Key Priorities for the Development of the National Tuberculosis Prevention Program

2025· article· en· W4411508502 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience and innovation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuberculosisEpidemiologyMedicineIncidence (geometry)PandemicEnvironmental healthPeacetimePublic healthEconomic growthPolitical scienceDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PathologyInfectious disease (medical specialty)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The war in Ukraine has exacerbated the humanitarian crisis and severely damaged the healthcare infrastructure, which had already been weakened in recent years by the COVID-19 pandemic, creating a new threat to the fight against tuberculosis. The incidence of tuberculosis within the Armed Forces has increased, mirroring the broader trends of rising tuberculosis rates across Ukraine.Problem Statement. In light of the difficult epidemic situation with tuberculosis globally, in Ukraine, and within its Armed Forces, the issues of diagnosis, treatment, and prevention of tuberculosis have become extremely urgent.Purpose. The aim of this study is to analyze the specific developments in tuberculosis infection among military personnel and the need for the implementation of innovative measures for its prevention, early diagnosis, and treatment. Materials and Methods. The materials for this study included reports on tuberculosis incidence from 2017 to 2023 among servicemen within the administrative territorial zones of responsibility, as determined by the Regional Sanitary and Epidemiological Department of the Command of the Medical Forces of the Armed Forces of Ukraine. Analytical and epidemiological methods, as well as mathematical modeling techniques, have been applied.Results. The relationship between the increase in tuberculosis incidence among the servicemen of the Armed Forces of Ukraine and the armed aggression by the Russian Federation was highlighted. From 2021 to 2023, a sharp increase in military personnel illness rates was observed, rising from 0.2‰ to 1.82‰. The morbidity ratio in 2023 compared to 2022 was 170.09%. The predicted incidence rate for 2024 is 1.42‰ (unfavorable).Conclusions. Ensuring effective treatment for tuberculosis, particularly multi-drug resistant forms, through the use of innovative early diagnosis methods, is one of the primary objectives for domestic medicine. Additionally, identifying cofactors contributing to tuberculosis development remains a crucial task.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,343 · 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