Deaths from Symptomatically Identifiable Furious Rabies in India: A Nationally Representative Mortality Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is estimated that India has more deaths from rabies than any other country. However, existing estimates are indirect and rely on non-representative studies. METHODS AND PRINCIPAL FINDINGS: We examined rabies deaths in the ongoing Million Death Study (MDS), a representative survey of over 122,000 deaths in India that uses enhanced types of verbal autopsy. We estimated the age-specific mortality rates of symptomatically identifiable furious rabies and its geographic and demographic distributions. A total of 140 deaths in our sample were caused by rabies, suggesting that in 2005 there were 12,700 (99% CI 10,000 to 15,500) symptomatically identifiable furious rabies deaths in India. Most rabies deaths were in males (62%), in rural areas (91%), and in children below the age of 15 years (50%). The overall rabies mortality rate was 1.1 deaths per 100,000 population (99%CI 0.9 to 1.4). One third of the national rabies deaths were found in Uttar Pradesh (4,300) and nearly three quarters (8,900) were in 7 central and south-eastern states: Chhattisgarh, Uttar Pradesh, Odisha, Andhra Pradesh, Bihar, Assam, and Madhya Pradesh. CONCLUSIONS AND SIGNIFICANCE: Rabies remains an avoidable cause of death in India. As verbal autopsy is not likely to identify atypical or paralytic forms of rabies, our figure of 12,700 deaths due to classic and clinically identifiable furious rabies underestimates the total number of deaths due to this virus. The concentrated geographic distribution of rabies in India suggests that a significant reduction in the number of deaths or potentially even elimination of rabies deaths is possible.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».