Trends and associated characteristics for Chagas disease among women of reproductive age in the United States, 2002 to 2017
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ). Although those affected are mainly in Latin America, Chagas has been detected in the United States (US), Canada and in many European countries due to migration. Few studies have explored the epidemiology of Chagas within the US or changes in disease burden over the past decade. The objective of this study was to explore the trends and associated characteristics for Chagas disease among hospitalized women of reproductive age in the US. METHODS: We analyzed admissions data including socio-demographic and hospital characteristics for inpatient hospitalization for women of reproductive age (15-49 years) in the US from 2002 through 2017. We employed Joinpoint regression analysis to determine trends in the prevalence of Chagas disease over this period. RESULTS: A total of 487 hospitalizations of Chagas disease were identified, corresponding to 3.7 per million hospitalizations over the study period. The rate statistically increased from 1.6 per million in 2002 to 7.6 per million hospitalizations in 2017. Chagas was most prevalent among older women, Hispanics and those in the highest zip income bracket. The in-hospital mortality rate was about 10 times greater among women with Chagas compared to those without the condition (3.1% versus 0.3%), and the condition tended to be clustered in women treated at large, urban teaching hospitals in the Northeastern region of the US. CONCLUSION: Chagas disease diagnosis appears to be increasing among hospitalized women of reproductive age in the US with a 10-fold elevated risk of mortality.
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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 | 0,009 |
| 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 découle