Dengue, Severity Paradox, and Socioeconomic Distribution Among Afro-Colombians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical presentation of dengue ranges from self-limited mild illness to severe forms, including death. African ancestry is often described as protective against dengue severity. However, in the Latin American context, African ancestry has been associated with increased mortality. This "severity paradox" has been hypothesized as resulting from confounding or heterogeneity by socioeconomic status (SES). However, few systematic analyses have been conducted to investigate the presence and nature of the disparity paradox. METHODS: We fit Bayesian hierarchical spatiotemporal models using individual-level surveillance data from Cali, Colombia (2012-2017), to assess the overall morbidity and severity burden of notified dengue. We fitted overall and ethnic-specific models to assess the presence of heterogeneity by SES across and within ethnic groups (Afro-Colombian vs. non-Afro-Colombians), conducting sensitivity analyses to account for potential underreporting. RESULTS: Our study included 65,402 dengue cases and 13,732 (21%) hospitalizations. Overall notified dengue incidence rates did not vary across ethnic groups. Severity risk was higher among Afro-Colombians (risk ratio [RR] = 1.16; 95% Credible Interval [95% CrI] = 1.08, 1.24) but after accounting for underreporting by ethnicity this association was nearly null (RR = 1.02; 95% CrI = 0.97, 1.07). Subsidized health insurance and low-SES were associated with increased overall dengue rates and severity. CONCLUSION: The paradoxically increased severity among Afro-Colombians can be attributed to differential health-seeking behaviors and reporting among Afro-Colombians. Such differential reporting can be understood as a type of intersectionality between SES, insurance scheme, and ethnicity that requires a quantitative assessment in future studies.
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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) | 0,001 | 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 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 ».