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Enregistrement W4386945348 · doi:10.3201/eid2910.230011

Comprehensive Case–Control Study of Protective and Risk Factors for Buruli Ulcer, Southeastern Australia

2023· article· en· W4386945348 sur OpenAlexaff
Bridgette McNamara, Kim R. Blasdell, Arvind Yerramilli, Ina Smith, Simone Clayton, Michael Dunn, Ee Laine Tay, Katherine B. Gibney, Nilakshi Waidyatillake, Mohammad Akhtar Hussain, Michael Muleme, D. O’Brien, Eugene Athan

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHygieneOdds ratioConditional logistic regressionOddsBuruli ulcerEnvironmental healthLogistic regressionMedicineVaccinationCase-control studyInfection controlDemographyVeterinary medicineImmunologySurgeryInternal medicinePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine protective and risk factors for Buruli ulcer (BU), we conducted a case-control study of 245 adult BU cases and 481 postcode-matched controls across BU-endemic areas of Victoria, Australia. We calculated age- and sex-adjusted odds ratios for socio-environmental, host, and behavioral factors associated with BU by using conditional logistic regression. Odds of BU were >2-fold for persons with diabetes mellitus and persons working outdoors who had soil contact in BU-endemic areas (compared with indoor work) but were lower among persons who had bacillus Calmette-Guérin vaccinations. BU was associated with increasing numbers of possums and with ponds and bore water use at residences. Using insect repellent, covering arms and legs outdoors, and immediately washing wounds were protective; undertaking multiple protective behaviors was associated with the lowest odds of BU. Skin hygiene/protection behaviors and previous bacillus Calmette-Guérin vaccination might provide protection against BU in BU-endemic areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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