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Enregistrement W2021603013 · doi:10.1371/journal.pmed.0050018

Multi-Host Transmission Dynamics of Schistosoma japonicum in Samar Province, the Philippines

2008· article· en· W2021603013 sur OpenAlexaff
Steven Riley, Hélène Carabin, Patrick Bélisle, Lawrence Joseph, Veronica Tallo, Ernesto Balolong, A.L. Willingham, Tomas J. Fernandez, Ryan O'Neal Gonzales, Remigio M. Olveda, Stephen T. McGarvey

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésSchistosoma japonicumChinaTransmission (telecommunications)Host (biology)SchistosomiasisSchistosomaSocioeconomicsGeographyBiologyHelminthsEnvironmental healthDemographyMedicineImmunologyEcologySchistosoma mansoniSociologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Among the 6.7 million people living in areas of the Philippines where infection with Schistosoma japonicum is considered endemic, even within small geographical areas levels of infection vary considerably. In general, the ecological drivers of this variability are not well described. Unlike other schistosomes, S. japonicum is known to infect several mammalian hosts. However, the relative contribution of different hosts to the transmission cycle is not well understood. Here, we characterize the transmission dynamics of S. japonicum using data from an extensive field study and a mathematical transmission model. METHODS AND FINDINGS: In this study, stool samples were obtained from 5,623 humans and 5,899 potential nonhuman mammalian hosts in 50 villages in the Province of Samar, the Philippines. These data, with variable numbers of samples per individual, were adjusted for known specificities and sensitivities of the measurement techniques before being used to estimate the parameters of a mathematical transmission model, under the assumption that the dynamic transmission processes of infection and recovery were in a steady state in each village. The model was structured to allow variable rates of transmission from different mammals (humans, dogs, cats, pigs, domesticated water buffalo, and rats) to snails and from snails to mammals. First, we held transmission parameters constant for all villages and found that no combination of mammalian population size and prevalence of infectivity could explain the observed variability in prevalence of infection between villages. We then allowed either the underlying rate of transmission (a) from snails to mammals or (b) from mammals to snails to vary by village. Our data provided substantially more support for model structure (a) than for model structure (b). Fitted values for the village-level transmission intensity from snails to mammals appeared to be strongly spatially correlated, which is consistent with results from descriptive hierarchical analyses. CONCLUSIONS: Our results suggest that the process of acquiring mammalian S. japonicum infection is more important in explaining differences in prevalence of infection between villages than the process of snails becoming infected. Also, the contribution from water buffaloes to human S. japonicum infection in the Philippines is less important than has been recently observed for bovines in China. These findings have implications for the prioritization of mitigating interventions against S. japonicum transmission.

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)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations56
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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