<i>Ascaris lumbricoides</i>: A Review of Its Epidemiology and Relationship to Other Infections
Notice bibliographique
Résumé
This review highlights advances made since 2004 in understanding the epidemiology of infection and the interactions between <i>Ascaris</i><i>lumbricoides</i> and other concurrent infections. As water scarcity increases, untreated wastewater is increasingly used to irrigate crops, thus increasing the risk of transmission. New methods to detect and inactivate <i>Ascaris</i> eggs in water, soil and food are described. The association between pig ownership and <i>Ascaris</i> infection in humans may represent cross-transmission as hybridization among the pig and human ascarids occurs more frequently than previously believed. Geospatial analyses have successfully predicted infection levels both at a regional level (based on vegetation indices, temperature and humidity) and within communities (based on social and environmental factors). The interpretation of antibody and cytokine responses to <i>Ascaris</i> is becoming clearer, as researchers recognize the role of antigen type, age, the history of <i>Ascaris</i> and other infections. The considerable interest emerging on the interactions between <i>Ascaris</i> and other infections (helminths, malaria, HIV, tuberculosis) and allergy is explored. The impact of concurrent infection on the design of control strategies is discussed including the benefits arising from combination therapies and the evidence that intestinal nematodes impair the efficacy of childhood vaccines. Finally, recommended areas for future research are identified.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».