Epidemiologic transition and the double burden of disease in Ghana: What do we know at the neighborhood level?
Notice bibliographique
Résumé
Many developing countries including Ghana are currently experiencing dual disease burdens emerging from an unprecedented risk overlap that drive their epidemiological transitions. Yet, siloed and disintegrated approaches continue to take precedence in health research and policy programs that drive competition for limited resources to address competing health problems. The objective of this study was to offer empirical evidence in support of a cogent argument for an integrated framework for the study and management of infectious and chronic health conditions in Ghana. We did so by examining the prevalence, determinants, and neighborhoods trajectories of the double burden of disease using data from a cross-sectional neighborhood-based study in Ghana. We fitted multinomial multilevel multivariate models to a sample of 1377 individual surveys and the results presented as odds ratios. Findings show that amidst a rising burden of NCDs, infectious diseases remain the most common health condition and participants in deprived neighborhoods were significantly more likely to report poor health outcomes. Risk factors such as tobacco and alcohol consumption were significantly associated with NCDs and infectious diseases and respondents who reported being diagnosed with NCDs and infectious diseases in the past year were likely to engage in leisure time physical activities and eat healthy. Based on our findings, we recommend health reforms in Ghana and argue for the design and implementation of an integrated framework for the study and management of the double burden of disease in Ghana and similar developing country settings.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».