Factors Associated with Chikungunya Relapse in Acapulco, Mexico: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To estimate the occurrence of self-reported chikungunya relapse and identify associated factors. Materials and Methods: A cross-sectional study in December 2015 included 1305 homes in eight urban clusters considered representative of Acapulco in southern Mexico. Administered questionnaires collated information on 5870 individuals, including sociodemographic variables, a history of chronic conditions, and the self-reporting of chikungunya. Bivariate and multivariate analyses relied on a cluster-adjusted Mantel–Haenszel procedure to identify the factors associated with chikungunya and its relapse. Results: Some 66% (3531/5870) of the population reported suffering chikungunya and 31.1% (1098/3531) reported a relapse. Factors associated with relapse included the severity of the chikungunya case (odds ratio [OR]: 3.35; clusters adjusted 95% confidence interval [95% CIca]: 3.16–3.55); history of arthralgia (OR: 2.96; 95% CIca: 2.27–3.86); age 30 years or older (OR: 1.85; 95% CIca: 1.72–1.98); female (OR: 1.64; 95% CIca: 1.42–1.90); and higher education households (OR: 1.18; 95% CIca: 1.11–1.27). Conclusions: The high occurrence of chikungunya and its relapse are a public health problem. The factors associated with relapse do not immediately suggest specific prevention strategies but emphasize the dire need for effective approaches to vector control.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».