The Ecological, Biological, and Social Determinants of Dengue Epidemiology in Latin America and the Caribbean: A Scoping Review of the Literature
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
Dengue has re-emerged in Latin America and the Caribbean (LAC) over the last five decades. The factors influencing dengue transmission by the Aedes aegypti mosquito vector within the region can be classified as ecological, biological, and social determinants. In this review, we summarized the published literature on the evidence for the determinants of dengue vector dynamics, transmission, and epidemiological outcomes in LAC. We searched PubMed, SCOPUS, and LILACS databases in September 2022 to collect published works irrespective of study design published in either English, French, Portuguese, or Spanish. Full-text articles were obtained for the studies that passed the title and abstract screening process. During full-text screening, articles were assessed to determine if they met the eligibility criteria. Data were extracted using NVivo™ 12. Data were organized as NVivo codes. Themes were compiled and communicated narratively. We included 90 peer-reviewed research articles from LAC between 2007 and 2022. The included studies were from 15 different countries, dependencies, and territories in the region. Several dengue-related indicators and outcomes were classified as ecological, biological, or social. Eight main factors were found, including: micro- and macro-climatic factors; entomological and pathogenic factors; and global-, community-, household-, and individual- level social factors. We identified several existing knowledge gaps in the literature. Making salient these gaps may serve as a starting point for future vector-borne infectious disease research to equip policymakers and public health practitioners to develop effective strategies to mitigate the impact of dengue and protect vulnerable populations in LAC.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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