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Enregistrement W3041378023 · doi:10.7554/elife.54076

Trends in snakebite deaths in India from 2000 to 2019 in a nationally representative mortality study

2020· article· en· W3041378023 sur OpenAlexafffund
Wilson Suraweera, David A. Warrell, Romulus Whitaker, Geetha Menon, Rashmi Rodrigues, Sze Hang Fu, Rehana Begum, Prabha Sati, Kapila Piyasena, Mehak Bhatia, Patrick Brown, Prabhat Jha

Notice bibliographique

RevueeLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVenomous Animal Envenomation and Studies
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineEnvironmental healthVerbal autopsyDemographyPublic healthSocioeconomicsCause of deathDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization call to halve global snakebite deaths by 2030 will require substantial progress in India. We analyzed 2833 snakebite deaths from 611,483 verbal autopsies in the nationally representative Indian Million Death Study from 2001 to 2014, and conducted a systematic literature review from 2000 to 2019 covering 87,590 snakebites. We estimate that India had 1.2 million snakebite deaths (average 58,000/year) from 2000 to 2019. Nearly half occurred at ages 30-69 years and over a quarter in children < 15 years. Most occurred at home in the rural areas. About 70% occurred in eight higher burden states and half during the rainy season and at low altitude. The risk of an Indian dying from snakebite before age 70 is about 1 in 250, but notably higher in some areas. More crudely, we estimate 1.11-1.77 million bites in 2015, of which 70% showed symptoms of envenomation. Prevention and treatment strategies might substantially reduce snakebite mortality in India.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations299
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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