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Enregistrement W2999414835 · doi:10.1101/2020.01.10.901470

Serological evidence of Rift Valley fever infection and risk factors among one-humped camels ( <i>Camelus dromedarius</i> ) in Northern Nigeria

2020· preprint· en· W2999414835 sur OpenAlexaff
Andrew M. Adamu, Yila Simon Ayo, Allam Lushakyaa, Sackey Anthony, Alhaji Nma Bida, Garba Bello Sikiti, Mambula-Machunga Salamatu, N Daniel, Idoko Sunday Idoko, E.O. Balogun, Owolodun Olajide Adewale, D. A. Adamu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRift Valley feverLivestockVeterinary medicineGeographySocioeconomicsSerologyMedicineDemographyEnvironmental healthOutbreakVirologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Rift Valley fever (RVF) is a zoonotic disease that has become emerging and re-emerging in some regions of the world, infecting livestock and humans. One-humped camels are important economic livestock species in Africa used for traction, transportation, and food. Regional and international trade has continued to increase the risk of this disease, spreading widely and causing severe economic and public health catastrophes in affected regions. In spite of these risks, there is a dearth of information about the status of RVF in camels in Nigeria. This study was carried out to determine the prevalence of the RVF virus in one-humped camels in Nigeria and identify the risk factors associated with the disease. Methods A cross-sectional study with simple random sampling was carried out in seven local government areas of Jigawa and Katsina States. The sera from camels were tested for anti-RVFV IgG. Camel owners were administered a structured questionnaire to ascertain their knowledge, attitude, and practice. Results An overall prevalence of 19.9% (95% CI; 17.07-22.90) was recorded. Based on age groups, the highest prevalence of 20.9% (95% CI; 17.00-25.31) was obtained among older camels (6-10 years), while female camels recorded a high prevalence of 20.4% (95%CI; 15.71-25.80). Sule Tankar-kar recorded the highest prevalence with 33% (95%CI; 1.31-4.72, p= 0.007) and OR 2.47 in Jigawa State while Mai’adua had 24.7% (95%CI; 0.97-2.73, p=0.030) with OR 1.62 in Katsina State respectively. From the risk map, local government areas bordering Niger Republic were at a high risk of RVF. Only high rainfall was not significantly linked with RVF occurrence among nomadic camel pastoralists (95%CI 0.93-5.20; p=0.070). Conclusion There is a need for the country to have quarantine units across borders for screening animals coming from neighbouring countries for transboundary infectious diseases such as RVF. Author Summary Rift Valley fever is a viral haemorrhagic fever that affects animals and humans with high mortality. Recently there has been increased demand in camel meat and products for food and therapeutic purposes. Climate change, coupled with insecurity in the Sahel, has had a significant impact on transhumance activities where camels and their owners move to different countries in search of pasture for their animals. Though Nigeria has not reported an outbreak of Rift Valley fever despite serological evidence in various animal species, there is a need to assess RVF in camels, which is a critical animal species, involved in transhumance with the potential of introducing transboundary diseases into new areas. The study assessed the presence of antibodies in camels, identified risk factors associated with the disease in camels and areas at risk for the disease. Our study found a seroprevalence of 19.9% in camels in two northern states of Nigeria, which shares a boundary with the Niger Republic that recently reported an outbreak. Our findings suggest that areas in proximity to Niger Republic are at a high risk to the disease and camels belonging to transhumance pastoralists are highly likely to contract Rift Valley fever since they are exposed to various ecological and environmental factors that precipitate the disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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