Modifiable risk factors for diphtheria: A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify modifiable risk factors for diphtheria and assess their strengths of association with the disease. Methods: This review was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) statement. Electronic databases and grey literature were searched from inception until January 2023. Studies had to report on diphtheria cases and estimates of association for at least one potential risk factor or sufficient data to calculate these. The quality of non-ecological studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), while the quality of evidence was evaluated using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) criteria. Results: The search yielded 37,705 papers, of which 29 were ultimately included. All the non-ecological studies were of moderate to high quality. Meta-analysis of 20 studies identified three factors increasing the risk of diphtheria: incomplete vaccination (<3 doses) (pooled odds ratio (POR) = 2.2, 95% confidence interval (CI) = 1.4-3.4); contact with a person with skin lesions (POR = 4.8, 95% CI = 2.1-10.9); and low knowledge of diphtheria (POR = 2.4, 95% CI = 1.2-4.7). Contact with a case of diphtheria; sharing a bed or bedroom; sharing utensils, cups, and glasses; infrequent bathing; and low parental education were associated with diphtheria in multiple studies. Evidence for other factors was inconclusive. The quality of evidence was low or very low for all the risk factors. Conclusions: Findings from the review suggest that countries seeking to control diphtheria need to strengthen surveillance, improve vaccination coverage, and increase people's knowledge of the disease. Future research should focus on understudied or inconclusive risk factors.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle