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Enregistrement W2903271445

Spatial and Temporal Distribution of Aedes Species and Their Infection Status by Dengue and Chikungunya Viruses along the Coastline of Kenya

2018· article· en· W2903271445 sur OpenAlexvenueno aff
Jonathan Chome Ngala, Margaret Muturi, Charles Mbogo, Martin Rono

Notice bibliographique

RevueJournal of Mosquito Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAedes aegyptiAedesBiologyChikungunyaDengue feverAedes albopictusVector (molecular biology)Veterinary medicineOutbreakVirologyEcologyLarva
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A surge in outbreaks of arboviral infections has been documented in spots along Kenyan Coast. However, there is paucity of documented information on distribution of Aedes species involved in transmission of arboviruses and their infection status. This study determined spatial and temporal distribution of Aedes species and their infection status for Dengue (DENV) and Chikungunya (CHIKV) arboviruses along the coastline of Kenya during dry and wet seasons. Indoor and outdoor sampling of adults Aedes species was done using Biogent Sentinel trap baited with solid carbon dioxide and aspiration technique. Samples were identified to sex and species by morphological features. Sites coordinates were noted by GPS with maps drawn using geomap and ggplot packages. RNA from the samples was extracted using Trizole®. cDNA was generated from RNA using one step real time PCR for identification of arboviruses. Proportions of arboviruses were analyzed by R-statistics. A total of 37,220 Aedes mosquitoes were collected and pooled in pools of 20 mosquitoes. Aedes species identified and their respective proportions were: Aedes aegypti formosus (62.5%), Aedes aegypti aegypti (13.2%), Aedes mcintoshi (9.56%), Aedes ochraceus (5.79%), Aedes pembaensis (5.51%), Aedes tricholabis (1.31%), Aedes albicosta (1.11%), Aedes fulgens (0.54%) and Aedes fryeri (0.43%). Aedes aegypti aegypti had not been identified along the coastline in previous studies. The Aedes mosquito sample sizes and their distribution along the coastline were insignificantly different between the two seasons. Vector infections by DENV and CHIKV were insignificantly different between the seasons. In this study, DENV-4 was identified in Aedes species along the coastline of Kenya. Our data confirms the previous reports for increased risk of infection during wet seasons and further identifies other regions with increased risk of arboviral transmission along Coastal Kenya. This information is important as it gives knowledge on areas at high risk for arboviral disease outbreaks in cases where human-vector contacts occur. Consecutively, up scaled survey and implementation of control and prevention measures should be taken appropriately.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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