The epidemiology of ‘bewitchment’ as a lay-reported cause of death in rural South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cases of premature death in Africa may be attributed to witchcraft. In such settings, medical registration of causes of death is rare. To fill this gap, verbal autopsy (VA) methods record signs and symptoms of the deceased before death as well as lay opinion regarding the cause of death; this information is then interpreted to derive a medical cause of death. In the Agincourt Health and Demographic Surveillance Site, South Africa, around 6% of deaths are believed to be due to 'bewitchment' by VA respondents. METHODS: Using 6874 deaths from the Agincourt Health and Socio-Demographic Surveillance System, the epidemiology of deaths reported as bewitchment was explored, and using medical causes of death derived from VA, the association between perceptions of witchcraft and biomedical causes of death was investigated. RESULTS: The odds of having one's death reported as being due to bewitchment is significantly higher in children and reproductive-aged women (but not in men) than in older adults. Similarly, sudden deaths or those following an acute illness, deaths occurring before 2001 and those where traditional healthcare was sought are more likely to be reported as being due to bewitchment. Compared with all other deaths, deaths due to external causes are significantly less likely to be attributed to bewitchment, while maternal deaths are significantly more likely to be. CONCLUSIONS: Understanding how societies interpret the essential factors that affect their health and how health seeking is influenced by local notions and perceived aetiologies of illness and death could better inform sustainable interventions and health promotion efforts.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».