Diarrhea treatment center (DTC) based diarrheal disease surveillance in settlements in the wake of the mass influx of forcibly displaced Myanmar national (FDMN) in Cox’s Bazar, Bangladesh, 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In August 2017, after a large influx of forcibly displaced Myanmar nationals (FDMN) in Cox's Bazar, Bangladesh diarrhea treatment centers (DTCs) were deployed. This study aims to report the clinical, epidemiological, and laboratory characteristics of the hospitalized patients. METHODS: The study followed cross-sectional design. In total 1792 individuals were studied. Other than data, a single, stool specimen was subjected to one step rapid visual diagnostic test for Vibrio cholerae. The provisionally diagnosed specimens of cholera cases were inoculated into Cary-Blair Transport Medium; then sent to the laboratory of icddr,b in Dhaka to isolate the colony as well as perform antibiotic susceptibility tests. Data were analyzed by STATA and analyses included descriptive as well as analytic methods. RESULTS: Of the total 1792 admissions in 5 DTCs, 729 (41%) were from FDMN settlements; children <5 years contributed the most (n = 981; 55%). Forty percent (n = 716) were aged 15 years and above, and females were predominant (n = 453; 63%). Twenty-eight percent (n = 502) sought treatment within 24h of the onset of diarrhea. FDMN admissions within 24h were low compared to host hospitalization (n = 172, 24% vs. n = 330, 31%; p<0.001). Seventy-two percent (n = 1295) had watery diarrhea; more common among host population than FDMN (n = 802; 75% vs. n = 493; 68%; p<0.001). Forty-four percent admissions (n = 796) had some or severe dehydration, the later was common in FDMN (n = 46; 6% vs. n = 36; 3%, p = 0.005). FDMN often used public taps (n = 263; 36%), deep tube-well (n = 243; 33%), and shallow tube well (n = 188; 26%) as the source of drinking water. Nearly 96% (n = 698) of the admitted FDMN used pit latrines as opposed to 79% (n = 842) from the host community (p<0.001). FDMN children were often malnourished. None of the FDMN reported cholera. CONCLUSION: No diarrhea outbreak was detected, but preparedness for surges and response readiness are warranted in this emergency and crisis setting.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».