Social Determinants of Infectious Diseases in South Asia
Notice bibliographique
Résumé
South Asian countries have developed infectious disease control programs such as routine immunization, vaccination, and the provision of essential drugs which are operating nationwide in cooperation with many local and foreign NGOs. Most South Asian countries have a relatively low prevalence of HIV/AIDS until now, but issues like poverty, food insecurity, illiteracy, poor sanitation, and social stigma around AIDS are widespread and are creating formidable challenges to prevention of further spread of this epidemic. Besides that, resurgence of tuberculosis along with the emergence of the drug resistant (MDR-TB and XDRTB) strains and the coepidemic of TB and HIV are posing ever-growing threats to the underdeveloped healthcare infrastructure. The countries are undergoing an epidemiological transition where the disease burden is gradually shifting to noncommunicable diseases, but the infectious diseases still account for almost half of the total disease burden. Despite this huge burden of infectious diseases in South Asia, which is second only to Africa, there is yet any study on the social determinants of infectious diseases in a local context. This paper examines various issues surrounding the social determinants of infectious diseases in South Asian countries with a special reference to HIV and tuberculosis. And, by doing so, it attempts to provide a framework for formulating more efficient prevention and intervention strategies for the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».