Self‐reported compliance with last malaria treatment and occurrence of malaria during follow‐up in a Brazilian Amazon population
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to describe the association between self-reported compliance with last malaria treatment (CMT) and occurrence of malaria during follow-up, controlling for current risk factors. We conducted a prospective open cohort study in Leonislândia, a rural area of Peixoto de Azevedo City, in the Amazon region of Mato Grosso, Brazil. A total of 414 individuals were interviewed at baseline regarding CMT and followed-up for either 8 or 4 months to assess malaria incidence. The associations between CMT and occurrence of malaria were examined through multiple linear regression (when the outcome was malaria episode frequency) or Cox regression (when the outcome was time to malaria onset). Poor CMT (prior to baseline) was identified as an important predictor of the occurrence of subsequent malaria episodes during follow-up among individuals with an indication of being less immune - those whose first malaria episode was relatively recent or those who had an increased number of malaria episodes during the last 2 years. Moreover, surprisingly, it seems that for individuals who are probably more immune (individuals who had experienced their first malaria episode more than 4.5 years previously or those with few or no malaria episodes during the last 2 years), CMT was found to be a poor predictor of increased risk of subsequent malaria. These findings provide compelling evidence for the need to further study CMT and its effect on malaria outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».