Trends and associated characteristics for Chagas disease among women of reproductive age in the United States, 2002 to 2017
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.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».