Prevalence of Strongyloides and Schistosomiasis among migrants: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The public health impact of Strongyloides stercoralis and Schistosoma spp, two neglected diseases endemic in tropical regions, has increased in North America, Europe and Australia due to increasing global migration. Both infections may result in significant morbidity and mortality that could be prevented through early screening and treatment. The burden of these diseases among migrants from endemic countries is poorly understood and has not been previously summarized. The aim of this study was to conduct a systematic review and meta-analysis of the prevalence of strongyloidiasis and schistosomiasis by different diagnostic methods among migrants born in endemic countries to inform screening guidelines for this population. Methods & Materials: Three electronic databases were searched from inception until March 1st, 2017 for studies reporting on the prevalence of Strongyloides and Schistosoma larvae/eggs by stool or urine microscopy or antibodies by serology. Pooled stool and serologic prevalence estimates for each parasite were calculated using a random-effects model. Heterogeneity was explored by stratifying the data by age, region of origin, migrant class, decade of study and type of serologic antigen used. Results: A total of 1981 articles were identified, full text review was conducted on 270 and 81 articles were included. Pooled Strongyloides seroprevalence was 12.7% (95% CI 8.6–17.5, I2 97%) and stool prevalence was 1.87% (1.21–2.68; 99%). Migrants from Sub-Saharan Africa, East Asia & Pacific and Latin America & Caribbean demonstrated the highest seroprevalence [11.5% (6.9-17.1) to 17.9% (2.6-42.8)]. Pooled Schistosoma seroprevalence was 16.72% (11.45–22.76; 97%) and stool prevalence was 0.69% (0.10–1.82; 99%). Sub-Saharan African (22.7% [14.8-31.7]) and Latin-American migrants (20% [9.0–34.0]) had highest seroprevalence and was 0% to 5% from other regions. Study results were limited by heterogeneity for all estimates and small sample size for certain sub-groups. Conclusion: Seroprevalence of Strongyloides was high among migrants from all endemic regions except Eastern Europe supporting broad based screening of migrants for this infection. Schistosoma seroprevalence was highest among migrants from Sub-Saharan Africa and Latin America supporting more a targeted screening approach.
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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) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».