Undernutrition and the incidence of tuberculosis in India: national and subnational estimates of the population-attributable fraction related to undernutrition.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India has the largest global burden of tuberculosis (TB)-related morbidity and mortality as well as undernutrition. Undernutrition impairs cell-mediated immunity, is a risk factor for the development of TB, and has the largest potential impact on the incidence of TB in countries with a high burden of TB. METHODS: We refined the national estimate of the population-attributable fraction (PAF) for undernutrition in India to report the first subnational estimates, and stratified these further for age, gender, residence, caste and socioeconomic status. We also compared the PAF related to undernutrition in India with that in 15 other countries with a high burden of TB. We used data on body mass index (BMI) from the National Family Health Survey-3 (NFHS-3), as well as risk estimates for a low BMI from a recently published population-based study which had controlled for several confounders. RESULTS: The overall prevalence of undernutrition in the age group of 15-49 years was 35.6% among women and 34.2% among men. About half (55.4%; 95% CI 27.4- 75.9) of all cases of active TB among women and 54.4% (95% CI 26.5-75.2) of all cases among men were attributable to undernutrition. In the age group of 15-19 years, the PAFs for undernutrition were 62% and 67% among women and men, respectively. The PAF of undernutrition was higher in rural areas, in scheduled castes, scheduled tribes and other backward classes, and in the lower quintiles of the wealth index. The PAF of undernutrition exceeded 50% in most states, and the largest PAFs were seen among women of scheduled tribes in central India. Among countries with a high burden of TB, India had the highest PAF related to undernutrition. CONCLUSION: Addressing the problem of endemic undernutrition among adolescents and adults in India could complement the current TB control strategy based on case management, and help reduce the incidence of TB in India in line with global targets.
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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.
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 ».