Estimating the Impact of Reducing Under-Nutrition on the Tuberculosis Epidemic in the Central Eastern States of India: A Dynamic Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) and under-nutrition are widespread in many low and middle-income countries. Momentum to prioritize under-nutrition has been growing at an international level, as demonstrated by the "Scaling Up Nutrition" movement. Low body mass index is an important risk factor for developing TB disease. The objective of this study was to project future trends in TB related outcomes under different scenarios for reducing under-nutrition in the adult population in the Central Eastern states of India. METHODS: A compartmental TB transmission model stratified by body mass index was parameterized using national and regional data from India. We compared TB related mortality and incidence under several scenarios that represented a range of policies and programs designed to reduce the prevalence of under-nutrition, based on the experience and observed trends in similar countries. RESULTS: The modeled nutrition intervention scenarios brought about reductions in TB incidence and TB related mortality in the Central Eastern Indian states ranging from 43% to 71% and 40% to 68% respectively, relative to the scenario of no nutritional intervention. Modest reductions in under-nutrition averted 4.8 (95% UR 0.5, 17.1) million TB cases and 1.6 (95% UR 0.5, 5.2) million TB related deaths over a period of 20 years of intervention, relative to the scenario of no nutritional intervention. Complete elimination of under-nutrition in the Central Eastern states averted 9.4 (95% UR 1.5, 30.6) million TB cases and 3.2 (95% UR 0.7-, 10.1) million TB related deaths, relative to the scenario of no nutritional intervention. CONCLUSION: Our study suggests that intervening on under-nutrition could have a substantial impact on TB incidence and mortality in areas with high prevalence of under-nutrition, even if only small gains in under-nutrition can be achieved. Focusing on under-nutrition may be an effective way to reduce both rates of TB and other diseases associated with under-nutrition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».