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Enregistrement W4206182665 · doi:10.36106/ijsr/3400705

IMPACT OF COVID 19 ON DETECTION OF TUBERCULOSIS AT A COMMUNITY LEVEL HEALTH CENTER IN ALIGARH, INDIA

2021· article· en· W4206182665 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Jude, Mohammad Salman Shah, Fatima Khan

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuberculosisQuarter (Canadian coin)LakhMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Transmission (telecommunications)DemographyFalling (accident)Environmental healthDiseaseHealth carePediatricsGeographyInfectious disease (medical specialty)Economic growthInternal medicinePathologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

India is home to more than one quarter of the world's TB burden, and has reported 24.04 lakh new Tuberculosis cases in the year 2019. This number was before the pandemic struck whereas Tuberculosis notication rates fell by 25% during the period of January-June 2020 compared with the same period in 2019. To curb the spread of COVID-19, India announced a nationwide lockdown for 21 days beginning March 2020 that further was extended to several more weeks. This lockdown proved a major hurdle to Tuberculosis patients seeking health care and may result in a delay in diagnosis, treatment interruptions and disease transmission in household contacts. Lockdown has also forced many migrant workers to return to their homes, leading to treatment interruption. In addition to this, since Tuberculosis resembles symptoms of COVID19, this furthermore leads to hesitation and fear in care seeking behaviour leading to decreased Tuberculosis notication rates throughout the country.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,641
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,040 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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