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Enregistrement W2107350356 · doi:10.3402/gha.v2i0.1984

Using the INDEPTH HDSS to build capacity for chronic non-communicable disease risk factor surveillance in low and middle-income countries

2009· article· en· W2107350356 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNon-communicable diseaseEnvironmental healthSampling frameWaistDisease burdenEpidemiological transitionStratified samplingEpidemiologyCross-sectional studyPublic healthGerontologyDemographyObesityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of morbidity, mortality, and disability worldwide. More than 80% of chronic disease deaths occur in low-income and middle-income countries. Epidemiological data on the burden of chronic NCD and the risk factors which predict them are lacking in most low-income countries. The INDEPTH Network (http://www.indepth-network.org) which includes the Health and Demographic Surveillance System (HDSS) with many surveillance sites in low-middle income countries provided an opportunity to establish surveillance of the major chronic NCD risk factors in 2005 using a standardised approach. OBJECTIVE: This paper presents the conceptual framework and research design of the chronic NCD risk factor surveillance within nine rural INDEPTH HDSS settings in Asia. METHODS: This multi-site study was designed as a baseline cross-sectional survey with sufficient sample size to measure trends over time. In each of nine HDSS sites in five Asian countries, a sample of 2,000 men and women aged 25-64 years, using the WHO STEPwise approach to Surveillance (http://who.int/chp/steps), was selected using stratified random sampling (in each 10-year interval) from the HDSS sampling frame. RESULTS: A total of 18,494 men and women from the nine sites were interviewed with an overall response rate of 98%. The major NCDs risk factors included self-reported information on tobacco and alcohol consumption, fruit and vegetable intake, physical activity patterns, and measured body weight, height, waist circumference, and blood pressure. A series of training sessions were conducted for research scientists, supervisors, and surveyors in each site. Data quality was ensured through spot check, re-check, and data validation procedures, including accuracy and completeness of data obtained. Standardised data entry programme, created using the EPIDATA software, was used to ensure uniform database structure across sites. The data merging and analysis were done using STATA Version 10. CONCLUSION: This multi-site study confirmed the feasibility of conducting chronic NCD risk factor surveillance in the low and middle-income settings by integrating the chronic NCDs risk factor surveillance into an existing HDSS data collection and management setting. This collaborative work has provided reliable epidemiological data as a basis for developing chronic NCD prevention and control activities.

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.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,946

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,305 · 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