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Record W4389881757 · doi:10.1080/24745332.2023.2226015

Chapitre 14: La prévention et la lutte contre la transmission de la tuberculose dans les milieux de soins de santé

2023· article· fr· W4389881757 on OpenAlexaff
Bree Johnston, Toju Ogunremi, Katherine Defalco, Noémie Savard, Stephanie Smith

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Respiratory Critical Care and Sleep Medicine · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsMedicinePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

POINTS CLÉSLe risque de transmission de Mycobacterium tuberculosis (M. tuberculosis) associée aux soins de santé varie selon le type de milieu de soins, le groupe professionnel des travailleurs de la santé, l’activité de soins réalisée, les facteurs de risque du patient, du résident, du client ou du travailleur de la santé, ainsi que l’efficacité des mesures de prévention et de lutte contre l’infection tuberculeuse.Le facteur qui contribue le plus à la transmission de M. tuberculosis associée aux soins de santé est la présence de personnes atteintes d’une tuberculose (TB) respiratoire non reconnue; par conséquent, les mesures appropriées de prévention et de lutte contre l’infection ne sont pas mises en œuvre. Ainsi, le respect de mesures techniques et administratives qui réduisent le risque de transmission, même en cas d’absence de soupçons de TB, la reconnaissance des personnes à risque de présenter une TB respiratoire, la mise en place immédiate de précautions contre la transmission par voie aérienne, le diagnostic rapide et la mise en route d’un traitement antimicrobien efficace sont les éléments les plus importants pour prévenir la transmission de la TB.Les milieux de soins éloignés et isolés où des populations à risque de TB respiratoire sont soignées devraient avoir accès à une expertise en matière de prévention et de lutte contre les infections ainsi que d’hygiène, de sécurité et de bien-être au travail afin de faciliter la mise en place des mesures techniques, administratives et de protection individuelle (ÉPI) recommandées.Tous les milieux de soins devraient être dotés d’un programme de prévention et de lutte contre l’infection tuberculeuse fondé sur une approche hiérarchique des mesures de prévention et de lutte contre les infections et qui comporte une politique et un processus de recherche de contacts dans l’éventualité où un patient, un résident, un client ou un travailleur de la santé recevrait un diagnostic de TB respiratoire.Les précautions contre la transmission par voie aérienne devaient être appliquées immédiatement à toutes les personnes admises dans un établissement de soins de santé qui présentent une TB respiratoire ou sont évaluées pour un tel diagnostic.Les personnes atteintes de TB respiratoire ou en évaluation pour un tel diagnostic devraient porter un masque médical lorsqu’elles sont dans un milieu de soins et à l’extérieur d’une chambre d’isolement des infections aéroportées.On recommande de réaliser un test cutané à la tuberculine initial chez tous les travailleurs de la santé de tous les milieux de soins. Les recommandations concernant la réalisation régulière et en série (répétée) de tests cutanés à la tuberculine chez les travailleurs de la santé varient en fonction du milieu, mais la réalisation régulière (répétée) de tels tests n’est plus recommandée d’emblée pour tous les travailleurs de la santé.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.974
Threshold uncertainty score0.069

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.444
Teacher spread0.389 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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