Risk factors for some tropical diseases in an African country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Often, non-clinical risk factors could affect the predisposition of an individual to diseases. Understanding these factors and their impacts helps in disease prevention and control. This study identified risk factors for malaria, yellow fever, typhoid, chickenpox, measles, hepatitis B, and urinary tract infection in a population in an African country. METHODS: Our study was an observational, correlational, and quantitative one that explored relationships among risk variables and disease prevalence - without modifying or controlling the variables. Data for this study was obtained through random sampling of a population of patients and physicians in the eastern/southern, western, and northern parts of Nigeria in 2015-2016. A total of 2199 patient consultation forms were returned by 102 (out of 125) physicians, and considered useful for analysis. Demographic data of patients, physicians, and diagnosis outcomes were analysed descriptively through frequency distributions, aggregate analysis, and graphs. The influence of risk factors on the disease manifestations (diagnosis outcomes) was determined using regression analysis. RESULTS: Our results show that living in a tropical climate is by far a major risk factor associated with tropical diseases (malaria: t = 19.9, typhoid: t = - 3.2, chickenpox: t = - 6.5 and typhoid: t = 12.7). The risk for contracting infections is relative to specific diseases; for example, contact with chickenpox infected person poses a high risk of contracting the virus (t = 41.8), while poor personal hygiene predisposes people to high risk of urinary tract infection (t = 23.6). On the other hand, urbanization and homelessness pose very low risks of disposing the individual to the diseases under consideration, while low fluid intake, lack of voiding, and wearing non-cotton underwear predispose individuals to few diseases. CONCLUSION: The risk factors identified in our study exert differential and discriminating influences in the causation, predisposition, and transmission of these disease studied. It is recommended that significant effort be devoted by governments in the tropics to the mitigation of these modifiable risk factors. The most important strategy to mitigate the occurrence of these risk factors will be improving the living conditions of people and the provision of social protection measures to reduce the occurrence and burden of these diseases.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».