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Enregistrement W4313639821 · doi:10.1371/journal.pgph.0001261

Spatial distribution of suspected and confirmed cholera cases in Mwanza City, Northern Tanzania

2023· article· en· W4313639821 sur OpenAlexaff
Monica T. Madullu, Deborah S.K. Thomas, Elias C. Nyanza, Jeremiah Seni, Sospatro E. Ngallaba, Sophia Kiluvia, Moses Asori, Joseph Kangmennaang

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholeraTanzaniaVibrio choleraeOutbreakCholera vaccineGeographyEnvironmental healthResidenceSocioeconomicsMedicineVeterinary medicineDemographyVirologyBiologyEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cholera, which is caused by Vibrio cholerae, persists as a devastating acute diarrheal disease. Despite availability of information on socio-cultural, agent and hosts risk factors, the disease continues to claim lives of people in Tanzania. The present study explores spatial patterns of cholera cases during a 2015-16 outbreak in Mwanza, Tanzania using a geographical information system (GIS) to identify concentrations of cholera cases. This cross-sectional study was conducted in Ilemela and Nyamagana Districts, Mwanza City. The two-phase data collection included: 1) retrospectively reviewing and capturing 852 suspected cholera cases from clinical files during the outbreak between August, 2015, and April, 2016, and 2) mapping of residence of suspected and confirmed cholera cases using global positioning systems (GPS). A majority of cholera patients were from Ilemela District (546, 64.1%), were males (506, 59.4%) and their median age was 27 (19-36) years. Of the 452 (55.1%) laboratory tests, 352 (77.9%) were confirmed to have Vibrio cholerae infection. Seven patients (0.80%) died. Cholera cases clustered in certain areas of Mwanza City. Sangabuye, Bugogwa and Igoma Wards had the largest number of confirmed cholera cases, while Luchelele Ward had no reported cholera cases. Concentrations may reflect health-seeking behavior as much as disease distribution. Topographical terrain, untreated water, physical and built environment, and health-seeking behaviors play a role in cholera epidemic in Mwanza City. The spatial analysis suggests patterns of health-seeking behavior more than patterns of disease. Maps similar to those generated in this study would be an important future resource for identifying an impending cholera outbreak in real-time to coordinate community members, community leaders and health personnel for guiding targeted education, outreach, and interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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