Prevalence of Zoonotic and Vector-Borne Infections Among Afghan National Army Recruits in Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure prevalence of prior/current Plasmodium vivax and Plasmodium falciparum (PV and PF), Brucella spp. (BR), dengue virus (DENV), Leishmania donovani (visceral leishmaniasis; VL), and Crimean-Congo hemorrhagic fever (CCHF) virus exposure among Afghan National Army (ANA) recruits. METHODS: Randomly chosen, nationally representative serum samples from consenting men aged 18-40 years and who were screened between February 2010 and January 2011 were tested, with ∼25 samples/province. Samples were screened for PV and PF antigens and VL antibody with rapid diagnostic tests. Reactive malaria screening results were confirmed with polymerase chain reaction assay. Enzyme-linked immunosorbent assays were used to screen for CCHF and DENV antibodies; reactive DENV samples were confirmed with the plaque-reduction neutralization test. BR screening and confirmatory testing was performed with slide and tube agglutination, respectively. Correlates of BR titres >1:80 were analyzed using logistic regression. RESULTS: Of 809 participants contributing specimens, 62% had previously lived outside Afghanistan, predominantly in Pakistan and Iran. CCHF (4.1%, n = 33), DENV (2.1%, n = 17), and VL (1.0%, n = 8) antibody prevalence was low. For PV and PF, only 7 out of 56 reactive samples had detectable nucleic acid. For BR, 8.0% (n = 65) of samples had screening titers >1:40, of which 83.1% had confirmatory titers >1:80. Participants from Kabul and surrounding provinces had lower odds (OR = 0.19, 95% CI: 0.04-1.00) of BR antibody compared with other regions. CONCLUSIONS: BR exposure was relatively common with a nearly national distribution, whereas geographic distribution for other pathogens aligned roughly with the expected vector distribution. Public health protection measures should include vector control, food safety, and enhanced diagnostics for acute febrile illness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».