Prevalence and Physical Environmental Conditions as Risk Factor for Pulmonary Tuberculosis in Indonesia 2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The number of tuberculosis (TB) cases in Indonesia is currently very high, so the analysis is needed to describe the environmental conditions at risk of TB disease. The aim of the study was to look at the prevalence of pulmonary TB in 2013-2014 in Indonesia based on the area of residence of the respondents and to see the relationship between the environmental conditions of the prevalence of TB in Indonesia. MATERIAL & METHODS: The Prevalence SPTB 2013-2014 was used cross-sectional design with national coverage. Sampling selection used multi-staged cluster sampling in the population aged 15 years and above. The analysis data used SPSS program; first analysis was used bivariate and continuing to multivariate analysis. RESULT: Tb prevalence rate with bacteriological confirmed was 759 [95% CI: 590, 961] per 100,000 population in aged 15 years and above. The bivariable analysis shown those participant who live at house with floor <8m2/person [95% CI:1,053,1,710] and those participant who lived in house with kitchen was not separated from the main living area in the house [95% CI: 1,034,1,669], that was significant related with TB. In the multivariable model, the density characterized by family members with a floor surface <8m2/person [95% CI: 1,017,1,671]is at risk of developing TB. CONCLUSION: This study shows that the effect of the physical environment of living in a crowded household can be a risk factor for TB transmission. The other factor might be influence of infection Tb in the community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».