High Prevalence of Sickle Cell Disease in Low-Endemic Areas: A Pilot Study in Chunya, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Backround: Tanzania has the fifth highest prevalence of Sickle Cell Disease (SCD) worldwide. Annually, 11,000 children are born with SCD, but only 10% survive to their fifth birthday. Limited screening has led to underestimation of the burden in regions such as the southern highlands. The epidemiology of SCD, just like other diseases, is affected by climate change through increasing migration in search of arable land hence the shifts in the geographical prevalence of SCD from high prevalent areas to low prevalence areas. Early identification of SCD across all regions is therefore essential to improve survival, quality of life, mental health, reduce stigma, and alleviate the financial burden. Study Objective: The objective of the study was to assess the prevalence of SCD and SCT in Chunya district, Mbeya Region, Tanzania and to identify demographical factors associated with the risk of SCT among community members. Methods: A cross-sectional study on SCD was conducted in Chunya district, Mbeya Region, between 21st and 22nd February 2020. A total of 523 villagers were selected and screened for SCD and sickle cell trait (SCT) using rapid test (SICKLE SCAN (®). Results: The study revealed a notably high prevalence of SCD in southern highlands of Tanzania which highlighted the need for early screening and community-based awareness programs. The prevalence of SCD in the tested population was 1.91% and the prevalence of SCT was 8.41% of which the majority of the SCD patient were five years and below P= .02. Having a mother from Southern Zone was a protective factor (OR 0.2) against acquiring SCT while having a father from Northern Zone was a risk factor (OR 10), P value <.005. Conclusion: To reduce the burden of SCD, new strategies of screening should be developed to enable timely diagnosis and management of the disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».