Pediatric cryptosporidiosis: An evaluation of health care and societal costs in Peru, Bangladesh and Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Cryptosporidium is a leading cause of pediatric diarrhea in resource-limited settings; yet, few studies report the health care costs or societal impacts of this protozoan parasite. Our study examined direct and indirect costs associated with symptomatic cryptosporidiosis in infants younger than 12 months in Kenya, Peru and Bangladesh. Inputs to the economic burden model, such as disease incidence, population size, health care seeking behaviour, hospital costs, travel costs, were extracted from peer-reviewed literature, government documents, and internationally validated statistical tools for each country. Indirect losses (i.e. caregiver income loss, mortality, and growth faltering) were also estimated. Our findings suggest that direct treatment costs per symptomatic cryptosporidiosis episode were highest in Kenya ($59.01), followed by Peru ($23.32), and Bangladesh ($7.62). The total annual economic impacts for the 0-11 month cohorts were highest in Peru ($41.5M; range $0.88-$599.3M), followed by Kenya ($37.4M; range $1.6-$804.5M) and Bangladesh ($9.6M, range $0.28-$91.5M). For all scenarios, indirect societal costs far outweighed direct treatment costs. These results highlight the critical need for innovative improvements to current prevention, diagnostic and treatment strategies available in resource poor settings, as well as the need for solutions that span multiple disciplines including food and water safety, sanitation and livestock production.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».