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Enregistrement W2101550553 · doi:10.1177/1545109710374773

Morbidity Profiles of People Living With HIV/AIDS in Urban and Rural Inpatient and Outpatient Settings in Karnataka, South India

2011· article· en· W2101550553 sur OpenAlexaff
Jeremy M. Rose, Reynold Washington, Gajanan Pise, Mathew Perumpil, Vandana Gurnani, Stephen Moses

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Association of Physicians in AIDS Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortTuberculosisPopulationRural areaCohort studyPediatricsDemographyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the morbidity profiles associated with people living with HIV infection in an urban HIV inpatient treatment site near the city of Bangalore, in southern Karnataka state, south India, and in a rural outpatient site in northern Karnataka. Data from March 2007 until July 2008 were analyzed. The urban cohort comprised 432 patients, and the most common comorbid conditions were unexplained prolonged fever (50.2%) and oral candidiasis (42.6%). The rural cohort comprised 2374 patients, and the most common comorbid conditions were unexplained prolonged fever (58.8%), minor mucocutaneous infections (58.4%), and recurrent upper respiratory tract infections (52.3%). With less than 1% of patients in rural areas on treatment for tuberculosis (vs over one third in the urban cohort), tuberculosis is likely significantly underdiagnosed in rural areas. In addition, only 2.6% of rural outpatients who were eligible for antiretroviral treatment (ART), per Government of India guidelines, were actually on ART, compared to 31.6% of the urban population.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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