The burden and determinants of self-reported acute gastrointestinal illness in an Indigenous Batwa Pygmy population in southwestern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Acute gastrointestinal illness (AGI) is an important public health priority worldwide. Few studies have captured the burden of AGI in developing countries, and even fewer have focused on Indigenous populations. This study aimed to estimate the incidence and determinants of AGI within a Batwa Pygmy Indigenous population in southwestern Uganda. A retrospective cross-sectional survey was conducted in January 2013 via a census of 10 Batwa communities (n = 583 participants). The AGI case definition included any self-reported symptoms of diarrhoea or vomiting in the past 2 weeks. The 14-day prevalence of AGI was 6·17% [95% confidence interval (CI) 4·2-8·1], corresponding to an annual incidence rate of 1·66 (95% CI 1·1-2·2) episodes of AGI per person-year. AGI prevalence was greatest in children aged <3 years (11·3%). A multivariable mixed-effects logistic regression model controlling for clustering at the community level indicated that exposure to goats [odds ratio (OR) 2·6, 95% CI 1·0-6·8], being a child aged <3 years (OR 4·8, 95% CI 1·2-18·9), and being a child, adolescent or senior Batwa in the higher median of wealth (OR 7·0, 95% CI 3·9-9·2) were significantly associated with having AGI. This research represents the first Indigenous community-census level study of AGI in Uganda, and highlights the substantial burden of AGI within this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».