Prevalence and Risk Factors of Malaria in HIV-Infected Pregnant Women on Anti-Retroviral Therapy in Enugu, South East Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The interactions of malaria parasites and HIV are serious health challengesas it causes complications including severity of clinical signs and other symptoms [7].Presentation of malaria in HIV-infected people is severe than non-infected individuals [8].In a review of HIV-1 infection in Africa, malaria was identified as the third cause of HIV-related morbidity [9].This is more evident in special populations such as HIV-infected pregnant women [3].Pregnant women living in malaria-endemic regions, particularly in sub-Saharan Africa, have a high frequency and density of Plasmodium falciparum parasitaemia.There are high rates of maternal morbidity including fever, severe anaemia, abortion, still birth, and placental malaria among these women.Consequently, babies can be born with low birth weight due to both prematurity and intrauterine growth retardation [3,10].However, epidemiological studies of the prevalence and clinical manifestations of P. Falciparum malaria in HIV-infected pregnant women that consider factors such as residential location, CD4 level, viral load, and adherence to intermittent preventive treatment (IPT) and cotrimoxazole regimen, are limited.Nigeria has one of the highest malaria burdens in the world.In 2010,
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».