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Enregistrement W2087579251 · doi:10.1080/02255189.2011.622590

Social and environmental risk factors for trachoma: a mixed methods approach in the Kembata Zone of southern Ethiopia

2011· article· en· W2087579251 sur OpenAlexaffvenue
Candace Vinke, Stephen Lonergan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Development Studies/Revue canadienne d études du développement · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrachomaLogistic regressionHumanitiesMedicineArtInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of 14 predictor variables on active trachoma risk and disease severity in children was investigated using mixed effects logistic regression. Young age, unclean face and low household expenses were risk factors for active disease. Older age and unclean face were risk factors for Trachomatous inflammation, intense (TI), the more severe form of active disease. Interviews and focus groups revealed that lack of food, water and money were of greatest concern to the communities surveyed. The results of the qualitative and quantitative analyses converged, supporting continued implementation of the facial cleanliness (‘F’) and environmental improvement (‘E’) components of the WHO's SAFE strategy. Résumé A l'aide de régression logistique à effets mixtes, ce papier analyse l'importance de quatorze facteurs prédictifs liés aux risques du « trachome actif » chez les enfants. Le jeune âge, le défaut d'hygiène faciale et le faible niveau de dépenses des ménages ont été les facteurs à risque du « trachome actif ». Dans le cas de l'inflammation Trachomateuse-Intense (TI), la forme la plus sévère de la maladie, l'âge avancé et le défaut d'hygiène faciale ont été les principaux facteurs aggravant du trachome cécitant. Des entrevues et discussions de groupes, il en est ressorti que les défauts d'alimentation, d'eau et de revenu ont été les aspects les plus préoccupants pour les communautés étudiées. Les résultats des analyses qualitatives et quantitatives aboutissent à des conclusions similaires. Ils plaident pour une mise en œuvre continue du nettoyage du visage (N) et le changement de l'environnement (CE), deux interventions de la stratégie « CHANCE » développée par l'Organisme mondiale de la Santé.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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