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Enregistrement W2756059209 · doi:10.1371/journal.pntd.0005892

Eco-epidemiological analysis of rickettsial seropositivity in rural areas of Colombia: A multilevel approach

2017· article· en· W2756059209 sur OpenAlexfundno aff
Juan Carlos Quintero Vélez, Luís Enrique Paternina Tuirán, Alexander Dario Uribe Yepes, Carlos E. López, Marylin Hidalgo, Juliana Gil Mora, Astrid V. Cienfuegos-Gallet, Lisardo Osório Quintero, Carlos Rojas

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de AntioquiaDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)Craft Ontario
Mots-clésOutbreakEpidemiologyRickettsiosisMedicineEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)Veterinary medicineDemographyDiseaseRickettsiaImmunologyVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rickettsiosis is a re-emergent infectious disease without epidemiological surveillance in Colombia. This disease is generally undiagnosed and several deadly outbreaks have been reported in the country in the last decade. The aim of this study is to analyze the eco-epidemiological aspects of rickettsial seropositivity in rural areas of Colombia where outbreaks of the disease were previously reported. A cross-sectional study, which included 597 people living in 246 households from nine hamlets in two municipalities of Colombia, was conducted from November 2015 to January 2016. The survey was conducted to collect sociodemographic and household characteristics (exposure) data. Blood samples were collected to determine the rickettsial seropositivity in humans, horses and dogs (IFA, cut-off = 1/128). In addition, infections by rickettsiae were detected in ticks from humans and animals by real-time PCR targeting gltA and ompA genes. Data was analyzed by weighted multilevel clog-log regression model using three levels (person, household and hamlets) and rickettsial seropositivity in humans was the main outcome. Overall prevalence of rickettsial seropositivity in humans was 25.62% (95%CI 22.11-29.12). Age in years (PR = 1.01 95%CI 1.01-1.02) and male sex (PR = 1.65 95%CI 1.43-1.90) were risk markers for rickettsial seropositivity. Working outdoors (PR = 1.20 95%CI 1.02-1.41), deforestation and forest fragmentation for agriculture use (PR = 1.75 95%CI 1.51-2.02), opossum in peridomiciliary area (PR = 1.56 95%CI 1.37-1.79) and a high proportion of seropositive domestic animals in the home (PR20-40% vs <20% = 2.28 95%CI 1.59-3.23 and PR>40% vs <20% = 3.14 95%CI 2.43-4.04) were associated with rickettsial seropositivity in humans. This study showed the presence of Rickettsia antibodies in human populations and domestic animals. In addition, different species of rickettsiae were detected in ticks collected from humans and animals. Our results highlighted the role of domestic animals as sentinels of rickettsial infection to identify areas at risk of transmission, and the importance of preventive measures aimed at curtailing deforestation and the fragmentation of forests as a way of reducing the risk of transmission of emergent and re-emergent pathogens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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