Combining epidemiology with basic biology of sand flies, parasites, and hosts to inform leishmaniasis transmission dynamics and control
Notice bibliographique
Résumé
Quantitation of the nonlinear heterogeneities in Leishmania parasites, sand fly vectors, and mammalian host relationships provides insights to better understand leishmanial transmission epidemiology towards improving its control. The parasite manipulates the sand fly via production of promastigote secretory gel (PSG), leading to the "blocked sand fly" phenotype, persistent feeding attempts, and feeding on multiple hosts. PSG is injected into the mammalian host with the parasite and promotes the establishment of infection. Animal models demonstrate that sand flies with the highest parasite loads and percent metacyclic promastigotes transmit more parasites with greater frequency, resulting in higher load infections that are more likely to be both symptomatic and efficient reservoirs. The existence of mammalian and sand fly "super-spreaders" provides a biological basis for the spatial and temporal clustering of clinical leishmanial disease. Sand fly blood-feeding behavior will determine the efficacies of indoor residual spraying, topical insecticides, and bed nets. Interventions need to have sufficient coverage to include transmission hot spots, especially in the absence of field tools to assess infectiousness. Interventions that reduce sand fly densities in the absence of elimination could have negative consequences, for example, by interfering with partial immunity conferred by exposure to sand fly saliva. A deeper understanding of both sand fly and host biology and behavior is essential to ensuring effectiveness of vector interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».