Barriers to treatment for visceral leishmaniasis in hyperendemic areas: India, Bangladesh, Nepal, Brazil and Sudan
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Visceral leishmaniasis (VL) is a severe and potentially fatal infection caused by the trypanosome parasite Leishmania sp. Over 90% of reported cases occur in India, Bangladesh, Nepal, Sudan, and Brazil, affecting mainly impoverished individuals and creating a significant economic burden through direct and indirect costs of treatment. OBJECTIVES: To identify the direct and indirect costs of VL treatment, compare these costs to household income, and identify the barriers to treatment in each of the five VL-endemic countries. METHODS: Articles obtained through PubMed (US National Library of Medicine), EMBASE, and Cochrane Library were selected for relevance to VL treatment, costs for all forms of amphotericin B, miltefosine, paromomycin, and antimony compounds, and healthcare costs in India, Bangladesh, Nepal, Brazil, and Sudan. Healthcare statistics were obtained from the World Health Organization Statistical Information System, Médecins Sans Frontieres, and each country's national health ministry. RESULTS: Per capita GDP, per capita GNI, cost of drugs, and hospitalization expenses differ by up to 10-fold in each of the five countries where VL is hyperendemic, resulting in unequal barriers to treatment. We found that the cost of specific drugs influences the choice of therapy. CONCLUSIONS: Poverty and VL treatment-related costs cause potential limitations in the provision of full and efficacious treatment, which may result in further dissemination of the disease. Effective nonparenteral antileishmania drugs would provide a significant advantage in reducing the barriers to VL treatment.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».