Uganda National Acute Febrile Illness Agent Detection Serosurvey 2004-2005
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due to their non-specific clinical presentation, acute febrile illnesses (AFI) are often diagnosed clinically as diseases known to be endemic to the region in which they are found. Uganda has been the site of multiple emerging-disease outbreaks, and there are several diseases that present with undifferentiated AFI, requiring further laboratory confirmation; however, limited laboratory capacity can impair timely diagnosis and public health interventions. This results in misdiagnosis and underreporting of emerging diseases of public health importance. The 2004-2005 Uganda National AFI Agent Detection Serosurvey (AFI serosurvey)–a retrospective investigation of seroprevalence of exposure to selected infectious agents–involved testing a subset of banked sera from the 2004-2005 Uganda HIV/AIDS Serobehavioural Survey (UHSBS). The AFI serosurvey is part of a multi-phase collaboration between Uganda Ministry of Health, Uganda Virus Research Institute (UVRI) and CDC-Atlanta/CDC-Uganda to investigate AFI in Uganda. Methods & Materials: We selected a random 3097-sample subset from 19,656 UHSBS banked sera for inclusion in the AFI serosurvey; 2705 were ultimately analyzed after applying exclusion criteria. Data from laboratory testing were analyzed and mapped using SAS v9.3 and ArcGIS 10, respectively. Results: Laboratory diagnostic testing results demonstrated: leptospirosis ELISA and microagglutination test (MAT) (10.4% weighted proportion, SE = 1.2%), brucellosis MAT (0.3% weighted proportion, SE = 0.1%), spotted fever group rickettsiae ELISA (56.7% weighted proportion, SE = 1.4%) and typhus group rickettsiae ELISA (41.6% weighted proportion, SE = 1.4%), malaria MSP119 ELISA (88.4% weighted proportion, SE = 0.7%), orthopoxvirus IgG ELISA (13.5% weighted proportion, SE = 0.8%), chikungunya IgM ELISA (31.1% weighted proportion, SE = 1.0%), dengue IgM ELISA (1.0% weighted proportion, SE = 0.2%) and IgG ELISA (0.7% weighted proportion, SE = 0.2%). A specimen subset (n = 198) was tested for melioidosis using indirect hemagglutination (IHA); 4.6% were seropositive. Conclusion: Pre-existing national serosurveys can be a source of information on prevalence of AFI etiologic agents. This AFI serosurvey describes the distribution, regional risk, and interregional variability for selected diseases contributing to AFI across Uganda; it will inform prioritization of infectious disease surveillance and laboratory capacity-building activities. Results from this study combined with similarly obtained results from the ongoing testing from the 2011 Uganda AIDS Indicator Survey-based serosurvey will demonstrate changing seroprevalence patterns, allowing for evaluation of potential ecologic drivers for disease distribution variances.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».