Evaluation of the Influence of Gastrointestinal Coinfections on Rotavirus Vaccine Effectiveness in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have demonstrated reduced rotavirus vaccine effectiveness (VE) in resource-limited settings. Enteropathogen coinfections in rotavirus cases have been hypothesized to contribute to the lower VE in such settings. We sought to determine if coinfections affect rotavirus VE in Botswana. METHODS: Between June 2013 and April 2015, children <60 months old, presenting with severe gastroenteritis at 4 hospitals as part of a national rotavirus surveillance were enrolled. Rotavirus enzyme immunoassay (EIA)-positive samples were tested with an in-house real-time polymerase chain reaction (PCR) panel that detected 9 pathogens and a commercial 15 multiplex PCR gastrointestinal pathogen panel. Coinfection was defined as detection of rotavirus plus 1 of the 5 pathogens with the highest attributable fractions for diarrhea. Vaccine status was compared between rotavirus case patients and non-rotavirus "test-negative" controls. VE was also calculated restricting cases to those with rotavirus as the only pathogen detected. RESULTS: Two hundred and forty-two children tested rotavirus EIA positive, and 368 children were negative. Of the 182 rotavirus EIA-positive samples tested with the gastrointestinal pathogen panel assay, coinfections were detected in 60 (33%). The overall adjusted 2-dose VE was 59% (95% confidence interval [CI]: 27-77) in the rotavirus coinfection group and 51% (95% CI: -14 to 79) in the rotavirus monoinfection subgroup. Using in-house multiplex PCR panel, of 213 rotavirus EIA-positive subjects, coinfections were detected in 98 samples (46%). The overall adjusted VEs for 2 doses were 48% (95% CI: -2 to 74) and 62% (95% CI: 25-80) in rotavirus monoinfection subgroup. CONCLUSIONS: We could not find evidence of an effect of enteric coinfections on the effectiveness of rotavirus vaccine.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».