Tuberculosis and Poverty: Why Are the Poor at Greater Risk in India?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although poverty is widely recognized as an important risk factor for tuberculosis (TB) disease, the specific proximal risk factors that mediate this association are less clear. The objective of our study was to investigate the mechanisms by which poverty increases the risk of TB. METHODS: Using individual level data from 198,754 people from the 2006 Demographic Health Survey (DHS) for India, we assessed self-reported TB status, TB determinants and household socioeconomic status. We used these data to calculate the population attributable fractions (PAF) for each key TB risk factor based on the prevalence of determinants and estimates of the effect of these risk factors derived from published sources. We conducted a mediation analysis using principal components analysis (PCA) and regression to demonstrate how the association between poverty and TB prevalence is mediated. RESULTS: The prevalence of self-reported TB in the 2006 DHS for India was 545 per 100,000 and ranged from 201 in the highest quintile to 1100 in the lowest quintile. Among those in the poorest population, the PAFs for low body mass index (BMI) and indoor air pollution were 34.2% and 28.5% respectively. The PCA analysis also showed that low BMI had the strongest mediating effect on the association between poverty and prevalent TB (12%, p = 0.019). CONCLUSION: TB control strategies should be targeted to the poorest populations that are most at risk, and should address the most important determinants of disease--specifically low BMI and indoor air pollution.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle