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Enregistrement W2617127526 · doi:10.1186/s12889-017-4291-y

Dengue occurrence relations and serology: cross-sectional analysis of results from the Guerrero State, Mexico, baseline for a cluster-randomised controlled trial of community mobilisation for dengue prevention

2017· article· en· W2617127526 sur OpenAlexaff
Elizabeth Nava-Aguilera, Arcadio Morales-Pérez, Alejandro Balanzar-Martínez, Ofelia Rodríguez-Ramírez, Abel Jiménez-Alejo, Miguel Flores-Moreno, David Gasga-Salinas, José Legorreta-Soberanis, Sergio Paredes‐Solís, Pedro Antonio Morales-Nava, María de Lourdes Soto-Ríos, Robert J. Ledogar, Joséfina Coloma, Eva Harris, Neil Andersson

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUBS Optimus FoundationConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésBiostatisticsDengue feverMedicineCluster (spacecraft)Public healthSerologyEnvironmental healthEpidemiologyCross-sectional studyBaseline (sea)VirologyImmunologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Mexican arm of the Camino Verde trial of community mobilisation for dengue prevention covered three coastal regions of Guerrero state: Acapulco, Costa Grande and Costa Chica. A baseline cross-sectional survey provided data for community mobilisation and for adapting the intervention design to concrete conditions in the intervention areas. METHODS: Trained field teams constructed community profiles in randomly selected clusters, based on observation and key informant interviews. In each household they carried out an entomological inspection of water containers, collected information on socio-demographic variables and cases of dengue illness among household members in the last year, and gathered paired saliva samples from children aged 3-9 years, which were subjected to ELISA testing to detect recent dengue infection. We examined associations with dengue illness and recent dengue infection in bivariate and then multivariate analysis. RESULTS: In 70/90 clusters, key informants were unable to identify any organized community groups. Some 1.9% (1029/55,723) of the household population reported dengue illness in the past year, with a higher rate in Acapulco region. Among children 3-9 years old, 6.1% (392/6382) had serological evidence of recent dengue infection. In all three regions, household use of anti-mosquito products, household heads working, and households having less than 5 members were associated with self-reported dengue illness. In Acapulco region, people aged less than 25 years, those with a more educated household head and those from urban sites were also more likely to report dengue illness, while in Costa Chica and Costa Grande, females were more likely to report dengue illness. Among children aged 3-9 years, those aged 3-4 years and those living in Acapulco were more likely to have evidence of recent dengue infection. CONCLUSIONS: The evidence from the baseline survey provided important support for the design and implementation of the trial intervention. The weakness of community leadership and the relatively low rates of self-reported dengue illness were challenges that the Mexican intervention team had to overcome. The higher dengue illness occurrence among women in Costa Grande and Costa Chica may help explain why women participated more than men in activities during the Camino Verde trial.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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