Seroprevalence of Toxoplasma gondii infection among Iranian pregnant women: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Toxoplasmosis is a great public health concern due to its capacity for prenatal transmission. Serologic studies have reported various estimates for seroprevalence of toxoplasmosis among Iranian pregnant women. Estimation of the pooled prevalence of this infection is necessary for policy-making. AIMS: The aim of this study was to estimate the prevalence of Toxoplasma gondii infection in Iranian pregnant women using systematic review and meta-analysis. METHODS: We searched national and international databases to identify relevant studies. To enhance the search sensitivity, we evaluated all references and interviewed relevant researchers and research centres. The final studies for meta-analysis were selected according to the quality assessment as well as inclusion/exclusion criteria. Because of the heterogeneity of the primary results, random effects models were used to estimate the pooled prevalence of T. gondii. We included 43 studies with a total sample size of 22 644 in the meta-analysis. RESULTS: The pooled seroprevalence of overall toxoplasma infection, IgG antibody and IgM antibody was estimated at 41.3% (95% CI: 35.8-46.8), 39.2% (95% CI: 33.3-45.1) and 4.0% (95% CI: 3.1-4.9) respectively. CONCLUSIONS: Our study showed that a considerable proportion of Iranian pregnant women are at high risk for toxoplasmosis.
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».