Screening Rheumatic Heart Disease in 1530 New Caledonian Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND In New Caledonia, a South Pacific archipelago whose inhabitants comprise Melanesians, Europeans/whites, Wallisians, Futunans, Polynesians, and Asians, the prevalence of rheumatic heart disease (RHD) is 0.9% to 1% at ages 9 and 10. It could be higher at the age of 16, but this remains to be verified. METHODS AND RESULTS A total of 1530 Melanesian, Métis, white, Wallisian, Futunan, Polynesian, and Asian adolescents benefited from a transthoracic echocardiogram. Definite or borderline RHD, nonrheumatic valve lesions, congenital heart defects, family and personal history of acute rheumatic fever, and socioeconomic factors were collected. The prevalence of cardiac abnormalities was 8.1%, made up of 4.1% RHD including 2.4% definite and 1.7% borderline RHD, 1.7% nonrheumatic valve lesions, and 2.3% congenital anomalies. In whites and Asians, there were no cases of RHD. RHD was higher in the Wallisian, Futunan, and Polynesian group (7.6%) when compared with Melanesians (5.3%) and Métis (2.9%). The number of nonrheumatic valve lesions was not statistically different in the different ethnicities. The prevalence of RHD was higher in adolescents with a personal history of acute rheumatic fever, in those living in overcrowded conditions, and in those whose parents were unemployed or had low-income occupations, such as the farmers or manual workers. CONCLUSIONS RHD was 4 times higher in adolescents at age 16 than at ages 9 and 10 (4.1% versus 0.9%-1%). No cases of RHD were observed in whites and Asians. The determining factors were history of acute rheumatic fever and socioeconomic factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».