Population‐based prevalence of human T‐lymphotropic virus type 1 in sub‐Saharan Africa: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human T-cell lymphotropic virus type 1 (HTLV-1), the causative agent of adult T-cell leukaemia/lymphoma (ATL) and HTLV-1-associated myelopathy/tropical spastic paraparesis (HAM/TSP), is endemic in sub-Saharan Africa (SSA) and poses a high morbidity and mortality risk. Its prevalence in the general population is poorly understood. The potential for prevention motivated us to do a systematic review and meta-analysis of population-based studies to estimate the prevalence of HTLV-1 in SSA. METHODS: A comprehensive, no-limit search was conducted in EMBASE, PubMed, Web of Science and the Cochrane Library from their inception dates to March 2019. Population-based studies presenting data on HTLV-1 in sub-Saharan Africa were included. Pooled prevalence was estimated using a random-effects meta-analysis. RESULTS: A total of 21 studies were included, representing 42 297 participants. The pooled HTLV-1 seroprevalence was 3.19% (95% CI 2.36-4.12%) with variations across year of study. Prevalence of HTLV-1 positively correlated with year of study (β = 0.0036, P = 0.007). Participants from Central, Western and Southern Africa had a seroprevalence of 4.16% (95% CI 2.43-6.31%), 2.66% (95% CI 1.80-3.68%) and 1.56% (95% CI 0.48-3.15%), respectively. CONCLUSIONS: Our findings suggest that HTLV-1 infection is a public health concern in SSA and highlight the need to implement effective preventive programmes and interventions aimed at reducing the burden of this common yet neglected infection.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».