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Enregistrement W2736942160 · doi:10.1177/1010539517712758

Household Exposure to Livestock and Health in the CHILILAB HDSS Cohort, Vietnam

2017· article· en· W2736942160 sur OpenAlexafffund
Sinh Dang-Xuan, Lauren E. MacDonald, Janna M. Schurer, Hung Nguyen‐Viet, Phuc Pham-Duc

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Journal of Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersGlobal Affairs CanadaGovernment of Canada
Mots-clésEnvironmental healthLivestockBiosecurityMedicineCohortSanitationVeterinary medicineSocioeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Vietnam, pigs and poultry are predominantly produced by small-scale farmers, creating challenges for zoonotic disease management. The objective of this study was to characterize practices related to livestock and manure management and to measure association with 3 self-reported health symptoms (coughing, fever, and diarrhea/nausea/vomiting) in a region currently undergoing health transitions. We analyzed cross-sectional survey data collected from a subset (N = 5520) of the Chi Linh Health and Demographic Surveillance System cohort in Chi Linh district, Vietnam. Bivariate analyses indicated that female gender was a significant risk factor for all 3 health symptoms, whereas age (≥60 years), suburban living, low education level, and household wealth were risk factors for 2 symptoms. Overall, we found no indication that biogas production or exposure to livestock and manure adversely affected human health. Efforts to control zoonotic disease transmission should prioritize utilization of veterinarians, enhanced farm biosecurity, and improvements to commune drinking water/wastewater infrastructure.

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)0,013
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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