<i>Schistosoma japonicum</i> in Samar, the Philippines: infection in dogs and rats as a possible risk factor for human infection
Notice bibliographique
Résumé
The role that animals play in the transmission of Schistosoma japonicum to humans in the Philippines remains uncertain and prior studies have not included several species, adjustment for misclassification error and clustering, or used a cohort design. A cohort study of 2468 people providing stool samples at 12 months following praziquantel treatment in 50 villages of Western Samar, the Philippines, was conducted. Stool samples from dogs, cats, rats, and water buffaloes were collected at baseline (2003-2004) and follow-up (2005). Latent-class hierarchical Bayesian log-binomial models adjusting for misclassification errors in diagnostic tests were used. The village-level baseline and follow-up prevalences of cat, dog, and rat S. japonicum infection were associated with the 12-month cumulative incidence of human S. japonicum infection, with similar magnitude and precision of effect, but correlation between infection levels made it difficult to divide their respective effects. The cumulative incidence ratios associated with a 1% increase in the prevalence of infection in dogs at baseline and in rats at follow-up were 1·04 [95% Bayesian credible interval (BCI) 1·02-1·07] and 1·02 (95% BCI 1·01-1·04), respectively, when both species were entered in the model. Dogs appear to play a role in human schistosomiasis infection while rats could be used as schistosomiasis sentinels.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».