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Enregistrement W7037530605

The Epidemiology of Acute Gastrointestinal Illness in Ethiopia, Mozambique, Nigeria, and Tanzania

2022· dissertation· en· W7037530605 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyTanzaniaIncidence (geometry)PopulationGeneral partnershipRural populationPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gastrointestinal infections transmitted by food are a global concern and most severe in African low-and-middle-income countries (LMICs), though in these countries accurate data on acute gastrointestinal illness (AGI) are lacking. The thesis aimed to estimate the epidemiology of AGI in Ethiopia, Mozambique, Nigeria, and Tanzania; because this research was interrupted by the COVID-19 pandemic, a secondary aim was to explore application of methods typically used to adjust for under-reporting of foodborne infections to COVID-19. The thesis objectives were to: describe the epidemiology of AGI at the population level in Ethiopia, Mozambique, Nigeria, and Tanzania; evaluate the multi-national collaborative process used to achieve the first objective; and apply methods used for foodborne infections to estimate the under-ascertainment multipliers for each step in the reporting chain for COVID-19 for an example setting with available data (Toronto, Canada). To determine the epidemiology of AGI, a population survey was conducted in one urban and one rural site in each of Ethiopia, Mozambique, Nigeria, and Tanzania, from October 01, 2020 to September 30, 2021, using both web-based and face-to-face survey tools (n=4487). The incidence of AGI (0.5 episodes per person-year) was comparable or lower to other LMICs, the duration (4 days) appeared slightly longer or comparable to other LMICs, and although age was a significant risk factor, gender was not. The multi-national collaboration that supported this population survey was evaluated using Larkan et al.’s (2016) framework and its seven core concepts: focus, values, equity, benefit, communication, leadership, and resolution. The evaluation identified that the partnership considered the interplay and balance between operations and relations, and featured a shared goal, mutual benefits, transparency, inclusiveness, and leadership attributes. A slight working culture difference was noted, with a need to enhance responsibility-sharing and dedication. Finally, application of foodborne underreporting adjustment methods to COVID-19 was done for Toronto, Canada, where all necessary data sources (de-identified reported case data, weekly testing data, and population survey data) were available. Specifically, stochastic modelling was applied to estimate the under-ascertainment rate of COVID-19 in Toronto at early stages from March 2020 (the beginning of the pandemic) through May 23, 2020. Overall, 1 in 18 COVID-19 infections that occurred in the community were reported to Toronto Public Health. The under-ascertainment approach yielded comparable estimates to seroprevalence studies, and this approach allowed identification of where cases were lost in the reporting chain. In conclusion, this thesis identified that in Ethiopia, Mozambique, Nigeria, and Tanzania, AGI appears to pose a considerable incidence that suggests regular surveillance and intervention are needed. Future population surveys or other collaborative burden of infectious disease studies in African or other LMICs may benefit from partnerships that consider the interplay and balance between operations and relations and leadership attributes (and their dependent resolution strategies) such as the full and equitable delegation of tasks that eliminated hierarchical positionality and the flexibility to altering some premade decisions and executing action points. Finally, the COVID-19 pandemic provided an opportunity to apply the under-ascertainment measurement approach used for foodborne infections and influenza to COVID-19, and this thesis demonstrated that the under-ascertainment method typically applied to foodborne infections is useful for other infectious diseases under public health surveillance.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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