Rabies Exposures, Post-Exposure Prophylaxis and Deaths in a Region of Endemic Canine Rabies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thousands of human deaths from rabies occur annually despite the availability of effective vaccines following exposure, and for disease control in the animal reservoir. Our aim was to assess risk factors associated with exposure and to determine why human deaths from endemic canine rabies still occur. METHODS AND FINDINGS: Contact tracing was used to gather data on rabies exposures, post-exposure prophylaxis (PEP) delivered and deaths in two rural districts in northwestern Tanzania from 2002 to 2006. Data on risk factors and the propensity to seek and complete courses of PEP was collected using questionnaires. Exposures varied from 6-141/100,000 per year. Risk of exposure to rabies was greater in an area with agropastoralist communities (and larger domestic dog populations) than an area with pastoralist communities. Children were at greater risk than adults of being exposed to rabies and of developing clinical signs. PEP dramatically reduced the risk of developing rabies (odds ratio [OR] 17.33, 95% confidence interval [CI] 6.39-60.83) and when PEP was not delivered the risks were higher in the pastoralist than the agro-pastoralist area (OR 6.12, 95% CI 2.60-14.58). Low socioeconomic class and distance to medical facilities lengthened delays before PEP delivery. Over 20% of rabies-exposed individuals did not seek medical treatment and were not documented in official records and <65% received PEP. Animal bite injury records were an accurate indicator of rabies exposure incidence. CONCLUSIONS: Insufficient knowledge about rabies dangers and prevention, particularly prompt PEP, but also wound management, was the main cause of rabies deaths. Education, particularly in poor and marginalized communities, but also for medical and veterinary workers, would prevent future deaths.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».