Trends in pulmonary tuberculosis mortality between 1985 and 2018: an observational analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pulmonary tuberculosis (TB) is a major source of global morbidity and mortality. Latent infection has enabled it to spread to a quarter of the world's population. The late 1980s and early 1990s saw an increase in the number of TB cases related to the HIV epidemic, and the spread of multidrug-resistant TB. Few studies have reported pulmonary TB mortality trends. Our study reports and compares trends in pulmonary TB mortality. Methods We utilized the World Health Organization (WHO) mortality database from 1985 through 2018 to analyze TB mortality using the International Classification of Diseases-10 codes. Based on the availability and quality of data, we investigated 33 countries including two countries from the Americas; 28 countries from Europe; and 3 countries from the Western Pacific region. Mortality rates were dichotomized by sex. We computed age-standardized death rates per 100,000 population using the world standard population. Time trends were investigated using joinpoint regression analysis. Results We observed a uniform decrease in mortality in all countries across the study period except the Republic of Moldova, which showed an increase in female mortality (+ 0.12 per 100,000 population). Among all countries, Lithuania had the greatest reduction in male mortality (-12) between 1993–2018, and Hungary had the greatest reduction in female mortality (-1.57) between 1985–2017. For males, Slovenia had the most rapid recent declining trend with an estimated annual percentage change (EAPC) of -47% (2003–2016), whereas Croatia showed the fastest increase (EAPC, + 25.0% [2015–2017]). For females, New Zealand had the most rapid declining trend (EAPC, -47.2% [1985–2015]), whereas Croatia showed a rapid increase (EAPC, + 24.9% [2014–2017]). Conclusions Pulmonary TB mortality is disproportionately higher among Central and Eastern European countries. This communicable disease cannot be eliminated from any one region without a global approach. Priority action areas include ensuring early diagnosis and successful treatment to the most vulnerable groups such as people of foreign origin from countries with a high burden of TB and incarcerated population. Incomplete reporting of TB-related epidemiological data to WHO excluded high-burden countries and limited our study to 33 countries only. Improvement in reporting is crucial to accurately identify changes in epidemiology, the effect of new treatments, and management approaches.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».