Epidemiology of cutaneous leishmaniasis in central <scp>A</scp>mazonia: a comparison of sex‐biased incidence among rural settlers and field biologists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cutaneous leishmaniasis (CL) is more frequently reported in men than in women; this may be due to male-biased exposure to CL vectors, female-biased resistance against the disease or both. We sought to determine whether gender-specific exposure to vector habitats explains male-biased CL incidence in two human populations of central Amazonia. METHODS: We compared the CL incidence in one population of field researchers (N = 166), with similar exposure for males and females, and one population of rural settlers (N = 646), where exposure is overall male-biased. We used a combination of questionnaires and clinical data to quantify CL cases, and modelled disease incidence in a Bayesian framework. RESULTS: There was a moderately higher incidence of CL among men than among women in both populations, but male bias decreased as exposure time increased. Disease incidence was overall higher among field researchers, suggesting that they are an important but understudied CL risk group. CONCLUSION: Our comparison of two contrasting populations provided epidemiological evidence that CL incidence can be male-biased even when exposure is comparable in both sexes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».