CHEMOTHERAPY, WITHIN-HOST ECOLOGY AND THE FITNESS OF DRUG-RESISTANT MALARIA PARASITES
Notice bibliographique
Résumé
A major determinant of the rate at which drug-resistant malaria parasites spread through a population is the ecology of resistant and sensitive parasites sharing the same host. Drug treatment can significantly alter this ecology by removing the drug-sensitive parasites, leading to competitive release of resistant parasites. Here, we test the hypothesis that the spread of resistance can be slowed by reducing drug treatment and hence restricting competitive release. Using the rodent malaria model Plasmodium chabaudi, we found that low-dose chemotherapy did reduce competitive release. A higher drug dose regimen exerted stronger positive selection on resistant parasites for no detectable clinical gain. We estimated instantaneous selection coefficients throughout the course of replicate infections to analyze the temporal pattern of the strength and direction of within-host selection. The strength of selection on resistance varied through the course of infections, even in untreated infections, but increased immediately following drug treatment, particularly in the high-dose groups. Resistance remained under positive selection for much longer than expected from the half life of the drug. Although there are many differences between mice and people, our data do raise the question whether the aggressive treatment regimens aimed at complete parasite clearance are the best resistance-management strategies for humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».