Interventions for Neglected Tropical Diseases Among Children and Adolescents: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neglected tropical diseases (NTDs) are a group of communicable diseases affecting the poorest populations around the world. OBJECTIVE: To assess the effectiveness of interventions, including mass drug administration (MDA), water, sanitation, and hygiene (WASH), vector control, health education, and micronutrients supplementation, for NTDs among children and adolescents. METHODS: We conducted a literature search on the Cochrane Controlled Trials Register, Medline, and other databases until December 2020. We included randomized controlled trials and quasi-experimental studies conducted among children and adolescents. Two authors independently screened studies for relevance. Two authors independently extracted data, assessed the risk of bias, performed metaanalysis, and rated the quality of evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation. RESULTS: We included 155 studies (231 articles) involving 262 299 participants. For soil-transmitted helminthiasis, MDA may reduce the prevalence of Ascaris, Trichuris, and hookworm by 58%, 36%, and 57%, respectively. We are uncertain of the effect of health education, WASH, and iron supplementation on soil-transmitted helminthiasis prevalence. For Schistosomiasis, health education probably reduces the intensity and prevalence of S. mansoni, whereas micronutrient supplementation may reduce anemia prevalence and the infection intensity of S. hematobium compared with no supplementation. We are uncertain of the effect of MDA and vector control on Schistosomiasis outcomes. For trachoma, health education probably reduces the prevalence of active Trachoma, whereas we are uncertain of the effect of MDA, WASH, and vector control on Trachoma outcomes. There is limited data on the effectiveness of interventions for NTDs targeting children and adolescents. CONCLUSION: Future studies are needed to evaluate the relative effectiveness and cost-effectiveness of various interventions specifically targeting children and adolescents.
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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,079 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».