Malaria importada en países no endémicos de las Américas, factores predisponentes 2013 – 2017
Bibliographic record
Abstract
La malaria, un problema mundial de salud publica, por lo que estudiar los factores predisponentes de la malaria importada en paises no endemicos de las Americas durante el periodo 2013-2017 fue el objetivo de esta investigacion. Analisis situacional descriptivo de cohorte transversal, con enfasis en el contexto epidemiologico social de la region, a partir del analisis de datos registrados en la plataforma de informacion en salud para las Americas en el link: https://www.paho.org/data/index.php/es/temas/indicadores-malaria.html, realizando paralelamente una encuesta a viajeros infectados de malaria en otras localidades. El analisis de los datos mostro que la principal causa de la malaria importada (MI) es la migracion; registrandose 11.466 casos en las Americas, siendo EUA (n= 8780) y Canada (n=2217) los que reportan mas casos de MI. Aunque todas las especies de Plasmodium circulan en los paises no endemicos, fue el Plasmodium falciparum (n=5128) seguido del P. vivax (n=1063) los mayoritarios. Africa (n=12184) fue el continente origen de la mayoria de casos de MI en las Americas. De los 305 encuestados se evidenciaron entre los factores predisponentes microsociales que la ocurrencia de casos se inclina hacia hombres con edades entre 26-50 anos, nivel de instruccion educacion superior y ocupacion laboral clase no manual o intermedia. Entre los factores macrosociales se revela que la razon de la migracion es la busqueda de oportunidad, siendo viajeros frecuentes 2 o 5 veces al ano en busca de alternativas medicas. En conclusion, el incremento de casos de MI en paises no endemicos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".