Prevalence and factors associated intestinal diseases in Ras Al Khaimah, United Arab Emirates, 2017: A population-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The United Arab Emirates (UAE)is a rapidly developing high-income country that has experienced significant population growth, urbanisation, and improvements in the standard of living since formation in 1971. Published estimates on the prevalence of intestinal infectious diseases (IID) in the UAE are scarce and exclusively based on hospital data. The aim of this study was to provide the first prevalence estimates of IID in the UAE. Methods and materials: A population-based cross-sectional study design using a telephone-based questionnaire was used to estimate the IID prevalence in the previous four weeks in a representative sample of the Ras Al Khaimah (RAK) population from January to September 2017. Results: Data was collected from 1254 participants (57.3% males; 25.2% <18 years). The prevalence of IID was 4.2% in the previous four weeks of the interview. Multivariate logistic regression analysis identified that being female (odds ratio [OR] 2.4, 95% confidence interval [CI] 1.2–5.1) and having a middle-range monthly household income (∼USD 4080–<6800 OR 5.42, 95%CI 1.15–25.48; ∼USD 6800–<9530 OR 7.13, 95%CI 1.47–34.57) were positively associated with IIDs. Age ≥6 years was negatively associated with IIDs (OR 0.95, 95%CI 0.90–0.99). Forty-nine percent of participants with IID sought medical care, and 20.8% took over the counter medication. Conclusion: This study provides the first population-based prevalence estimates of IID in the UAE which are similar to China (4%) but lower than Canada (10%), the Netherlands (7%), and the United States (6%).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».