Prevalence of Trachoma After Three Rounds of Antibiotic Mass Drug Administration in 13 Woredas of Gambella Region, Ethiopia
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
BACKGROUND: Following baseline surveys in 2013 and 2014, trachoma elimination interventions, including three rounds of azithromycin mass drug administration (MDA), were implemented in 13 woredas (administrative districts) of Gambella Regional State, Ethiopia. We conducted impact surveys to determine if elimination thresholds have been met or if additional interventions are required. METHODS: Cross-sectional population-based surveys were conducted in 13 woredas of Gambella Regional State, combined into five evaluation units (EUs), 6─12 months after their last MDA round. A two-stage systematic (first stage) and random (second stage) sampling technique was used. WHO-recommended protocols were implemented with the support of Tropical Data. Household water, sanitation and hygiene (WASH) access was assessed. RESULTS: The age-adjusted prevalence of trachomatous inflammation - follicular (TF) in 1-9-year-olds in the five EUs ranged from 0.3-19.2%, representing a general decline in TF prevalence compared to baseline estimates. The age- and gender-adjusted prevalence of trachomatous trichiasis (TT) unknown to the health system in those aged ≥ 15 years ranged from 0.47-3.08%. Of households surveyed, 44% had access to an improved drinking water source within a 30-minute return journey of the house, but only 3% had access to an improved latrine. CONCLUSION: In two EUs, no further MDA should be delivered, and a surveillance survey should be conducted after two years without MDA. In one EU, one further round of MDA should be conducted followed by another impact survey. In two EUs, three further MDA rounds are required. Surgery, facial cleanliness and environmental improvement interventions are needed throughout the region.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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