“If we are waiting for the numbers alone, we will miss the point”: a qualitative study of the perceived rise of food allergy and associated risk factors in the Greater Accra Region, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, food allergy [FA] is considered a growing health epidemic. While much of what is known comes from developed countries, there is growing interest in the epidemiology of FA in developing regions such as sub-Saharan Africa. Indeed, researchers are beginning to document the incidence and prevalence of FA and sensitization. The results outlined in this paper stem from an exploratory qualitative study examining the emergence of the health risk of FA in Ghana, a country undergoing epidemiologic changes. METHODS: Between June and August, 2015, we conducted thirty-seven (37) semi-structured in-depth interviews. This comprised seventeen (17) healthcare workers across 12 public and private hospitals and twenty (20) individuals with FA and families with allergic children. All interviews were recorded and transcribed verbatim. Transcripts were analyzed to develop thematic areas that characterize perceptions and experiences around FA. RESULTS: Three key broad themes arise from this study. First, FA is an emerging health risk, whose incidence is perceived to be increasing. Second, participants expressed mixed perceptions about the public health burden of FA. Third, participants identified individual and societal factors that may be influencing FA risks and susceptibility. CONCLUSION: Our research suggests FA is a growing but unrecognized public health concern. There is the need for health policies and researchers to consider the full extent of ongoing epidemiologic changes for the health of populations in developing regions.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».