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Enregistrement W2511179878 · doi:10.1186/s12889-016-3420-3

Community perceptions of health and rodent-borne diseases along the Inter-Oceanic Highway in Madre de Dios, Peru

2016· article· en· W2511179878 sur OpenAlexaff
Gabriela Salmón-Mulanovich, Amy R. Riley‐Powell, Stella M. Hartinger, Lara Schwarz, Daniel G. Bausch, Valerie A. Paz‐Soldán

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueLeptospirosis research and findings
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInter-American Institute for Global Change Research
Mots-clésRodentPublic healthLeptospirosisEnvironmental healthMedicineGeographyEcologyVeterinary medicineBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Madre de Dios is located in the southeastern Amazonian region of Peru. Rodents have been estimated to be the reservoirs for up to 50 % of emerging zoonotic pathogens, including a host of viruses, bacteria, and parasites. As part of a larger study involving both human and animal research, this study serves to obtain a broader understanding of the key challenges and concerns related to health and rodent-borne illnesses from the perspective of the people living in these communities. METHODS: We used a mixed methods approach, which comprised of 12 focus group discussions, 34 key informant interviews and the application of a survey (n = 522) in four communities along the Inter-Oceanic Highway (IOH) in Madre de Dios, Peru over a two-year period. RESULTS: Although 90 % of survey respondents answered that rodents can transmit diseases and had seen rodents in their homes and immediate surroundings, most could not name specific rodent-borne diseases and, when probed, described rodents as pests or nuisance animals, but were not concerned about acquiring illnesses from them. Key informant interview data suggests that there has been a perceived increase in the amount of rodents in the communities since the construction of the IOH, however this potential increase was not coupled with increased knowledge about diseases or perceived risks among these key informants. Health providers also mentioned a lack of diagnostic tools specific for rodent-borne illnesses. This may be related to the fact that although a common rodent-borne disease like leptospirosis is frequently detected in the region, it is not routinely and readily diagnosed, therefore the real burden of the disease and exposure risk can be underestimated. If rodent-borne diseases are not on the radar of health professionals, they may not consider presumptive treatment, which could result in unnecessary morbidity and mortality. CONCLUSION: Awareness of rodent-borne diseases is still lacking in the area, even among health care professionals within the communities, despite the known burden of diseases like leptospirosis. We expect to report further findings as we obtain more information from all the study components.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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