Leishmaniasis, conflict, and political terror: A spatio-temporal analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leishmaniasis has been estimated to cause the ninth largest burden amongst global infectious diseases. Occurrence of the disease has been anecdotally associated with periods of conflict, leading to its referral as a disease of 'guerrilla warfare.' Despite this, there have been few studies that quantitatively investigate the extent to which leishmaniasis coincides with conflict or political terror. METHODOLOGY: This study employed a longitudinal approach to empirically test for an association between cutaneous and visceral leishmaniasis incidence with occurrence of conflict and political terror at the national level, annually for 15 years (1995-2010). Leishmaniasis incidence data were collected for 54 countries, and combined with UCDP/PRIO Armed Conflict and Amnesty International political terror datasets. Mixed effects negative binomial regression models clustered at the country-level were constructed to evaluate the incidence rate ratios against the predictors, while controlling for wealth. Additionally, to understand how and why conflict-terror may be associated with leishmaniasis incidence, we conducted a historical analysis. We identify and discuss posited causal mechanisms in the literature, and critically assessed pathways by which leishmaniasis might occur in places and times of conflict-terror. RESULTS: There was a significant dose-response relationship for disease incidence based on increasing levels of conflict and terror. Country-years experiencing very high levels of conflict-terror were associated with a 2.38 times higher [95% CI: 1.40-4.05] and 6.02 times higher [95% CI: 2.39-15.15] incidence of cutaneous and visceral leishmaniasis, respectively. Historical analysis indicated that conflict and terror contribute to-or coincide with-leishmaniasis incidence through processes of population displacement and health system deterioration. CONCLUSIONS: This research highlights the potentially increased risks for cutaneous and visceral leishmaniasis incidence in areas of high conflict-terror. Notably, conflict-terror may act as an empirical proxy for indirect and concomitant processes of social breakdown, migration, and instability, which emerge as the dominant processes associated with disease incidence.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».