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Enregistrement W2055638529 · doi:10.13181/mji.v10i3.28

The prevalence of Strongyloides stercoralis infection in rural population of Bali: A preliminary study

2001· article· en· W2055638529 sur OpenAlexfundno aff
Dewa Putu Widjana, Putu Sutisna

Notice bibliographique

RevueMedical Journal of Indonesia · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésStrongyloides stercoralisStrongyloidesStrongyloidiasisMedicineFecesVeterinary medicineSignificant differencePopulationDemographyHelminthsBiologyEnvironmental healthInternal medicineImmunologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cross-sectional study was carried out from March until September 1992 in 4 different geo-climatic rural villages in Bali to assess the prevalence of Strongyloides stercoralis infection related to age, gender and geo-climatic condition. The number of selected samples using multistage stratified random sampling based on age and gender was 2880. Strongyloides larvae in stool samples were identified by modified Harada Mori fecal culture technique. The results showed that the overall prevalence of Strongyloides infection was 1.6%; the prevalence in male was 1.2% and in female was 2.1%, however the gender difference was not statistically significant. In term of age, there was no statistically significant difference. The highest prevalence (2.4%) was found among 7-12 years children, followed by aged 7 years or less (1.6%), 18 years or over (1.6%), and 13-18 years (0.6%). The prevalence of Strongyloides infection related to geo-climatic conditions was significantly difference. The highest prevalence of Strongyloides infection was at wet highland (3.3%), followed by wet lowland (1.5%), dry highland (1.0%), and dry lowland (0.9%). In conclusion, the prevalence of Strongyloides stercoralis infection in Bali was very low. Prevalence of Strongyloides infection was highly related to geo-climatic type of area, but not to gender and age groups. (Med J Indones 2001; 10: 174-7)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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