Sickle Cell Disease in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Sickle cell disease (SCD) is common throughout much of sub-Saharan Africa, affecting up to 3% of births in some parts of the continent. Nevertheless, it remains a low priority for many health ministries. The most common form of SCD is caused by homozygosity for the β-globin S gene mutation (SS disease). It is widely believed that this condition is associated with very high child mortality, but reliable contemporary data are lacking. We have reviewed available African data on mortality associated with SS disease from published and unpublished sources, with an emphasis on two types of studies: cross-sectional population surveys and cohort studies. We have concluded that, although current data are inadequate to support definitive statements, they are consistent with an early-life mortality of 50%-90% among children born in Africa with SS disease. Inclusion of SCD interventions in child survival policies and programs in Africa could benefit from more precise estimates of numbers of deaths among children with SCD. A simple, representative, and affordable approach to estimate SCD child mortality is to test blood specimens already collected through large population surveys targeting conditions such as HIV, malaria, and malnutrition, and covering children of varying ages. Thus, although there is enough evidence to justify investments in screening, prophylaxis, and treatment for African children with SCD, better data are needed to estimate the numbers of child deaths preventable by such interventions and their cost effectiveness.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».