Mitigating social and health inequities: Community participation and Chagas disease in rural Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Chagas disease (CD) causes 12,500 deaths annually in Latin America. As a neglected disease primarily associated with poverty, it is a major driver of health inequity. Argentina's efforts to control vector transmission have been unsuccessful. Using new survey data (n=400 households), we compare the social patterning of the burden of CD by examining socio-demographic predictors of self-reported CD and the presence of vinchucas in two areas of rural northern Argentina known to have experienced different interventions in surveillance and control. Our analyses suggest that Avellaneda, an area known for horizontal intervention strategies which nurture community participation is quite distinct from Silipica, an area which has experienced a vertical intervention strategy since 1990. Avellaneda has higher level of self-reported Chagas infection and lower level of vinchuca presence; Silipica has pronounced and statistically significant differences patterned by the head of household's level of educational attainment. A greater awareness of the disease and its transmission, along with community mobilisation and spraying, may bring about more self-reported CD and less vinchuca presence in Avellaneda than in Silipica. This suggests that strategies based on community participation may be effective in reducing the social patterning of the burden of disease, even in poor places.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».