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Enregistrement W2595065451 · doi:10.1186/s40249-017-0281-7

Fish sharing as a risk factor for Opisthorchis viverrini infection: evidence from two villages in north-eastern Thailand

2017· article· en· W2595065451 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases of Poverty · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesOffice of the Higher Education CommissionNational Institutes of HealthThailand Research FundHigher Education Research PromotionKhon Kaen UniversityNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesDivision of Intramural Research, National Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésOpisthorchis viverriniOpisthorchisFish <Actinopterygii>OpisthorchiasisPublic healthRisk factorEnvironmental healthTropical medicineVeterinary medicineMedicineHelminthsGeographyFisheryLiver flukeBiologyZoologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Foodborne trematodiasis (FBT) is a significant global health problem, with the liver flukes Opisthorchis viverrini, O. felineus, and Clonorchis sinensis contributing to half of the global burden of FBT. North-eastern Thailand where O. viverrini is endemic and un-cooked fish dishes remain an integral part of the food culture has the highest reported incidence of opisthorchiasis, including associated cholangiocarcinoma. Both food sharing and eating practices are potentially important factors in FTB, suggesting an important role for the social ecology of disease transmission in these rural communities. METHODS: Two rural Thai-Lao villages that were part of a 12-village project in Northeastern Thailand were selected for detailed investigation of O. viverrini infection risk associated with sharing of raw fish dishes among households. The project included screening individuals for infection and cholangiocarcinoma, a household questionnaire, and offering treatment options for positive individuals. Social network mapping was used to construct raw fish dish-sharing networks and create a proxy variable capturing variability in the degree of food sharing (DFS), measured as the number of different households with which each household shared fish dishes. Measures of associations between DFS, O. viverrini infection, the frequency of raw fish consumption, and the number of raw fish dishes consumed were generated using binary logistic regression, proportional odds ordinal logistic regression, and Poisson regression. RESULTS: The results showed that the probability that a household has members infected with O. viverrini increased by ~7% (P < 0.01) for each additional household included in its network. Moreover, the frequency and number of types of raw fish dishes consumed increased significantly as the DFS increased. Of the two villages, that with the highest infection prevalence (48% versus 34.6%) had significantly higher social connectivity overall (P < 0.001). CONCLUSIONS: Our findings suggest that the social ecology of human settlements may be key to understanding the transmission dynamics of some FBT. In the case of O. viverrini in Thai-Lao communities, for which food sharing is a traditional practice supporting social cohesion, food sharing network mapping should be incorporated into community-based interventions. These should encourage fish dish preparation methods that minimize infection risk by targeting households with high DFS values.

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.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,973

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,302 · 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