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Enregistrement W2002973770 · doi:10.1111/tmi.12337

Epidemiology of cutaneous leishmaniasis in central <scp>A</scp>mazonia: a comparison of sex‐biased incidence among rural settlers and field biologists

2014· article· en· W2002973770 sur OpenAlexfundno aff
Letícia Soares, Fernando Abad‐Franch, Gonçalo Ferraz

Notice bibliographique

RevueTropical Medicine & International Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Oswaldo CruzInternational Development Research Centre
Mots-clésIncidence (geometry)DemographyEpidemiologyPopulationCutaneous leishmaniasisLeishmaniasisMedicineBiologyVeterinary medicineImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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