Identifying sub-optimal responses to ivermectin in the treatment of River Blindness
Notice bibliographique
Résumé
Identification of drug resistance before it becomes a public health concern requires a clear distinction between what constitutes a normal and a suboptimal treatment response. A novel method of analyzing drug efficacy studies in human helminthiases is proposed and used to investigate recent claims of atypical responses to ivermectin in the treatment of River Blindness. The variability in the rate at which Onchocerca volvulus microfilariae repopulate host's skin following ivermectin treatment is quantified using an individual-based onchocerciasis mathematical model. The model estimates a single skin repopulation rate for every host sampled, allowing reports of suboptimal responses to be statistically compared with responses from populations with no prior exposure to ivermectin. Statistically faster rates of skin repopulation were observed in 3 Ghanaian villages (treated 12-17 times), despite the wide variability in repopulation rates observed in ivermectin-naïve populations. Another village previously thought to have high rates of skin repopulation was shown to be indistinguishable from the normal treatment response. The model is used to generate testable hypotheses to identify whether atypical rates of skin repopulation by microfilariae could result from low treatment coverage alone or provide evidence of decreased ivermectin efficacy. Further work linking phenotypic poor responses to treatment with parasite molecular genetics markers will be required to confirm drug resistance. Limitations of the skin-snipping method for estimating parasite load indicates that changes in the distribution of microfilarial repopulation rates, rather than their absolute values, maybe a more sensitive indicator of emerging ivermectin resistance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».