The epidemiology of acute gastrointestinal illness in Ethiopia, Mozambique, Nigeria, and Tanzania: a population survey
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal infections significantly impact African low- and middle-income countries, although, accurate data on acute gastrointestinal illness (AGI) for all ages are lacking. This study aimed to describe the epidemiology of AGI in Ethiopia, Mozambique, Nigeria, and Tanzania. A population survey was conducted in one urban and one rural site per country, from 01 October 2020 to 30 September 2021, using web-based and face-to-face tools (n = 4417). The survey tool was adapted from high-income countries, ensuring comparability through an internationally recommended AGI case definition. Ethiopia had the highest AGI incidence (0.87 episodes per person-year), followed by Mozambique (0.58), Tanzania (0.41), and Nigeria (0.34). Age-standardized incidence was highest in Mozambique (1.46) and Ethiopia (1.25), compared to Tanzania (0.58) and Nigeria (0.33). The 4-week prevalence was 6.4% in Ethiopia and 4.3% in Mozambique, compared to 3.1% in Tanzania and 2.6% in Nigeria. AGI lasted an average of 5.3 days in Ethiopia and 3.0 to 3.4 days elsewhere. Children under five had 4.4 times higher AGI odds (95% CI: 2.8, 6.7) than those aged 15-59. The study provides empirical data on the incidence and demographic determinants of AGI in these four countries.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».