Noble goals, unforeseen consequences: control of tropical diseases in colonial Central Africa and the iatrogenic transmission of blood‐borne viruses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In southern Cameroon, 40-50% of individuals born before 1945 have antibodies against hepatitis C virus (HCV), suggesting massive iatrogenic transmission of at least one blood-borne virus in the region of the world where SIV(cpz) emerged into HIV-1. OBJECTIVE: To estimate the potential role of disease control programs that used intravenous (IV) drugs in the transmission of blood-borne viruses, especially HCV. Methods We reviewed, for 1921-1959, records of health services in Cameroun, Oubangui-Chari, Gabon and Moyen-Congo. We calculated the incidence of diseases whose treatment required the administration of IV drugs, and compared these with previously published data on HCV prevalence. RESULTS: Several IV drugs were used against African trypanosomiasis, leprosy, yaws and syphilis. However, yaws was the only disease whose incidence was high enough so that up to half of some birth cohorts could have acquired HCV. Yaws incidence varied dramatically between regions, and was often >200 per 1000 per year in southern Cameroon, where extremely high HCV prevalence was found. Yaws incidence peaked between 1935 and 1955, a period which coincided with the emergence of HCV and HIV. CONCLUSION: Age, geographical and temporal distributions of yaws suggest that the HCV epidemic in Cameroon was driven by campaigns against yaws (and, secondarily, syphilis) using arsenicals and other metallic drugs. The same interventions may have exponentially amplified other blood-borne viruses, including SIV(cpz)/HIV-1.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».