Risk Factors Associated With Dengue in District Khyber, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan, From September 2 to November 24, 2019: Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Dengue is a vector-borne disease endemic to Pakistan as well as to Khyber Pakhtunkhwa. A total of 300 confirmed cases of dengue were reported in District Khyber in 2019, where a prompt response was initiated by the Disease Surveillance and Response Unit. Subsequently, a study was planned to identify the risk factors associated with dengue and to propose recommendations for containment of the disease. Objective This study aimed to assess the risk factors associated with dengue in District Khyber and to provide recommendations for improving the existing system and preventing dengue. Methods A case-control study was conducted in District Khyber from September 2 to November 24, 2019. Cases were enrolled from health care facilities based on predefined criteria, which included the presence of clinical signs and symptoms as well as laboratory confirmation of dengue NS1 antigen. Controls were enrolled from the community at a case-control ratio of 1:2. Data were collected using a pretested questionnaire in face-to-face interviews. Results A total of 300 cases were enrolled; 87% (263) of cases were men. This study found that 45% (269/601; odds ratio [OR] 15, 95% CI 9.9-24.07; P<.001) of enrolled participants did not use bed nets and 39% (236/601; OR 1.7, 95% CI 1.1-2.4; P<.001) did not use mosquito repellents. A total of 39% (233/601; OR 16.6, 95% CI 11.11-24.93; P<.001) of enrolled participants who tested positive for dengue were neighbors, 35% (213/601; OR 1.47, 95% CI 1.04-2.0; P<.001) lived in a joint family, and 40% (241/601; OR 3.32, 95% CI 2.3-4.7; P<.001) slept outdoors; these factors were significantly associated with dengue. Conclusions Dengue is a preventable disease and can be controlled by the proper use of bed nets and mosquito repellents, modification of sleeping habits, and improvement in family structure. Dengue management training for health care personnel and community awareness are recommended.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».