Prevalence and Epidemiological Characteristics of Asymptomatic Malaria Based on Ultrasensitive Diagnostics: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the global public-health objectives for malaria evolve from malaria control towards malaria elimination, there is increasing interest in the significance of asymptomatic infections and the optimal diagnostic test to identify them. METHOD: We conducted a cross-sectional study of asymptomatic individuals (N = 562) to determine the epidemiological characteristics associated with asymptomatic malaria. Participants were tested by rapid diagnostic tests (CareStart, Standard Diagnostics [SD] Bioline, and Alere ultrasensitive RDT [uRDT]), loop-mediated isothermal amplification (LAMP), and quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR) to determine malaria positivity. Hemoglobin values were recorded, and anemia was defined as a binary variable, according to World Health Organization guidelines. RESULTS: Compared to reference qRT-PCR, LAMP had the highest sensitivity (92.6%, 95% confidence interval [CI] 86.4-96.5), followed by uRDT Alere Malaria (33.9%, 95% CI 25.5-43.1), CareStart Malaria (14.1%, 95% CI 8.4-21.5), microscopy (5.0%, 95% CI 1.8-10.5), and SD Bioline (5.0%, 95% CI 1.8-10.5). For Plasmodium falciparum specimens only, the sensitivity for uRDT Alere Malaria was 50.0% (95% CI 38.8-61.3) and SD Bioline was 7.3% (95% CI 2.7-15.3). Based on multivariate regression analysis with qRT-PCR as the gold standard, for every 3.2% increase in the prevalence of asymptomatic malaria, hemoglobin decreased by 1 gram per deciliter (prevalence ratio 0.968, 95% CI 0.940-0.997; P = .032). Deletions (4.8%) in hrp2 were noted. CONCLUSIONS: While uRDT Alere Malaria has superior sensitivity to rapid diagnostic tests and microscopy in detecting asymptomatic malaria, LAMP is superior still. Ultrasensitive diagnostics provide the accurate prevalence estimates of asymptomatic malaria required for elimination.
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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 | 0,001 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».