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Enregistrement W2990946708 · doi:10.1590/s0103-73312019290319

Sociocultural descriptions of febrile syndromes in rural areas of Urabá, Colombia: An exploration of “tick fever”

2019· article· en· W2990946708 sur OpenAlexaff
Juan Carlos Quintero Vélez, Javier Mignone, Lisardo Osório Quintero, Carlos Rojas

Notice bibliographique

RevuePhysis Revista de Saúde Coletiva · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversidad de Antioquia
Mots-clésDengue feverMalariaLeptospirosisOutbreakMedicineRural areaSpotted feverEnvironmental healthFamily medicineImmunologyVeterinary medicineVirologyRickettsiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: In 2006 and 2008 there were two lethal outbreaks of rickettsioses in the rural areas of Urabá, characterized by the lack of immediate diagnosis and antibiotic treatment. Objective: Describe sociocultural aspects about knowledge, attitudes and practices in relation to febrile syndromes and “tick fever” in rural areas of Urabá. Materials and methods: We conducted an exploratory study using knowledge, attitudes, and practices questionnaires and semi-structured interviews about febrile syndromes and “tick fever”. We surveyed 246 heads of households and interviewed nine individuals. Results: We observed that people tended to identify febrile syndromes with signs and clinical symptoms of dengue, malaria, leptospirosis and rickettsioses. A considerable proportion of individuals (32.93%) knew very little about “tick fever”, thinking that is was transmitted by mosquitos. They mentioned intestinal parasitoids, malaria, dengue, and “evil eye” among the causes of febrile syndromes. “Tick fever” is linked by its name to the bite of the tick. Furthermore, the treatments for febrile syndromes mentioned by interviewees are associated to those commonly used in western medicine and medicinal plants. Conclusions: There is a need for educational programs in rural areas, to raise awareness about these potential lethal conditions that can be effectively treated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,304
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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