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Enregistrement W2035579804 · doi:10.1155/2013/538629

Mucocutaneous Leishmaniasis: Knowledge, Attitudes, and Practices Among Paraguayan Communities, Patients, and Health Professionals

2013· article· en· W2035579804 sur OpenAlexaff
Mónica Ruoti, Rolando Oddone, Nathalie Lampert, Elizabeth Orué, Michael A. Miles, Neâl Alexander, Andrea M. Rehman, Rebecca Njord, Stephanie Shu, Susannah Brice, Bryony Sinclair, Alison Krentel

Notice bibliographique

RevueJournal of Tropical Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésMucocutaneous zoneLeishmania braziliensisMedicineHealth professionalsTransmission (telecommunications)LeishmaniasisLogistic regressionCutaneous leishmaniasisFamily medicineEnvironmental healthInternal medicineImmunologyDiseaseHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cutaneous leishmaniasis (CL) and mucocutaneous leishmaniasis (MCL) due to Leishmania (V.) braziliensis are endemic in Paraguay. We performed a series of knowledge, attitudes, and practice (KAP) surveys simultaneously with individuals in endemic communities in San Pedro department (n = 463), health professionals (n = 25), and patients (n = 25). Results showed that communities were exposed to high risk factors for transmission of L. braziliensis. In logistic regression analysis, age was the only factor independently associated with having seen a CL/MCL lesion (P = 0.002). The pervasive attitude in communities was that CL was not a problem. Treatment seeking was often delayed, partly due to secondary costs, and inappropriate remedies were applied. Several important cost-effective measures are indicated that may improve control of CL. Community awareness could be enhanced through existing community structures. Free supply of specific drugs should continue but ancillary support could be considered. Health professionals require routine and standardised provision of diagnosis and treatment algorithms for CL and MCL. During treatment, all patients could be given simple information to increase awareness in the community.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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