Extrapulmonary tuberculosis in The Netherlands, an epidemiologic overview, 1993–2022
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extrapulmonary tuberculosis (EPTB) poses significant diagnostic and therapeutic challenges in low-incidence settings like the Netherlands. Despite declining overall tuberculosis (TB) incidence, the proportion of EPTB has risen, especially among migrant populations. This study examines sociodemographic, migration-related, and clinical factors associated with EPTB from 1993 to 2022 to inform TB diagnostics and care. Methods: A retrospective quantitative analysis of 34,048 TB patients reported to the Netherlands Tuberculosis Registry (1993-2022) was conducted. Logistic regression was used to identify associations with EPTB. Temporal trends in EPTB and pulmonary TB (PTB) were evaluated, including stratification by age, country of birth, and duration of residency. Results: Over the study period, the proportion of EPTB rose from 37 % to 50 %. EPTB was more common in women (adjusted odds ratio (aOR) 1.53; 95 % CI 1.45-1.62) and children under 14 years (aOR 2.83; 95 % CI 2.46-3.24). Foreign-born individuals, particularly from India, Somalia, Eritrea, Ethiopia and Pakistan, had higher odds of EPTB compared to Dutch-born individuals (aOR range: 2.33-3.86). EPTB was also associated with HIV infection (aOR 1.73; 95 % CI 1.43-2.11) but inversely related to social risk factors like homelessness and problem substance use. TB was notably frequently diagnosed among individuals residing in the Netherlands for over 10 years, more often EPTB than PTB. Conclusion: The rising proportion of EPTB underscores the need for targeted interventions, particularly for high-risk groups such as women, children and migrants. Enhanced screening, early detection, and preventive strategies, especially for tuberculosis infection (TBI) are critical to reducing EPTB morbidity and mortality.
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 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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».