Outbreak Investigation of Dengue Fever in Water Scarce District Tharparkar of Pakistan, 2016
Notice bibliographique
Résumé
Background: On 8th December 2016, 43 cases of dengue fever were reported from Tharparkar to Director General Health Office. The very next day FELTP fellows were assigned to investigate the outbreak. Objective: Objectives were to assess the magnitude, evaluate the risk factors and recommend control measures. Methods: Review of hospital records and active case finding was done. A descriptive followed by a case control study was conducted in December 2016. A case was defined as acute fever more than 102°F lasting >3 days, plus a positive NS-1 test in a resident of Tharparkar during September to December 2016. During entomological survey objects containing water were sampled and investigated for presence of larvae or pupa. The collected vectors were examined for species identification. Results: A total of 254 cases were identified (211 by active case finding) with 73% males. Overall attack rate (AR) was 0.02 with 10-14 years being the most affected age group (AR=0.03). Out of 254 cases, 79%(n=201) had indoor water receptacles (OR 32, CI 19.6-54 with P<0.00), 61% (n=155) had potted plants inside the house (OR 8, CI 5-13, p value < 0.00), and 46% (n=118) had outdoor water receptacles (OR 3, CI 2-4 with p value < 0.00) whereas intact window nets 52% of cases (n=132) (OR 0.44, CI 0.02-0.08, P value < 0.00) were found protective against getting the dengue infection. Total 2616 Aedes larvae-(58.3 per dip) and 423 pupae-(8 per dip) were collected by 320 dips. Among 152 houses 182 breeding sites were identified. Adult Aedes were found in 12 of 230 rooms. Conclusions: The outbreak was likely caused by presence of vector breeding sites inside and outside the house. On the recommendation of the study, health authorities initiated health awareness sessions and promoted mechanical control of breeding sites as well as use of windows net.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».