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Enregistrement W2582622974 · doi:10.1186/s40249-016-0223-9

Prevalence of and risk factors associated with Cryptosporidium infection in an underdeveloped rural community of southwest China

2017· article· en· W2582622974 sur OpenAlexaff
Ya Yang, Yibiao Zhou, Peng-Lei Xiao, Yan Shi, Yue Chen, Song Liang, Wu-li Yihuo, Xiuxia Song, Qingwu Jiang

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases of Poverty · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésCryptosporidiumEpidemiologyMedicinePublic healthHepatitis B virusDiarrheaHygieneHBsAgEnvironmental healthImmunologyVeterinary medicineVirologyInternal medicineBiologyFecesVirusMicrobiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptosporidium spp. is an important intestinal protozoan causing diarrhea in humans, livestock, and wild animals. Cryptosporidium infection remains a major public health issue, but its epidemiology in humans is still unclear, particularly in rural China. This study was designed to determine the prevalence of and risk factors associated with Cryptosporidium infection in a rural southwestern Chinese community. A community-based cross-sectional survey was conducted among 687 residents of a small town in a Yi autonomous prefecture of southwest China in 2014. Blood samples were examined using a broad set of quality-controlled diagnostic methods for hepatitis B virus (HBV) and human immunodeficiency virus (HIV). Stool specimens were processed using the modified acid-fast staining method, and microscopically examined for Cryptosporidium infection. Univariable and multivariable analyses were performed to determine the risk factors associated with Cryptosporidium infection. The majority of the participants were Yi people with poor living conditions and unsatisfactory hygiene habits, and the study area was of very low socioeconomic status. Of the 615 individuals included in the analysis, 14 (2.3%) were HIV positive, 51 (8.3%) were infected with HBV, and 74 (12.0%) had Cryptosporidium infection. The prevalences of HIV/HBV, HIV/Cryptosporidium, and HBV/Cryptosporidium co-infections were 0.3%, 0.3%, and 1.8%, respectively. The prevalence of HBV infection was higher in individuals with Cryptosporidium infection (χ 2 = 5.00, P = 0.03). Owning livestock or poultry was an important risk factor for Cryptosporidium infection (aOR = 2.27, 95% CI: 1.01–5.08, P < 0.05). Cryptosporidium infection was significantly associated with HBV infection (aOR = 3.42, 95% CI: 1.47–7.92, P < 0.01), but not with HIV infection (aOR = 0.57, 95% CI: 0.07–4.39, P = 0.59). The prevalence of Cryptosporidium infection was high in the rural area of southwestern China that was investigated, and there was a significant association between HBV infection and Cryptosporidium infection. Further investigations are needed to determine the significance of Cryptosporidium infection in patients infected with HBV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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